使用LLM智能路由提升推理效率
在大语言模型（LLM）应用中，用户请求与模型响应的长度差异、模型在Prompt和Generate阶段生成的Token数量的随机性，以及GPU资源占用的不确定性，使得传统负载均衡策略难以实时感知后端负载压力，导致实例负载不均，影响系统吞吐量和响应效率。EAS推出LLM智能路由组件，基于LLM特有的Metrics动态分发请求，均衡各推理实例的算力与显存分配，提升集群资源利用率与系统稳定性。
使用DeepGPU-LLM镜像构建模型的推理环境
在GPU实例上配置DeepGPU-LLM容器镜像后，可以帮助您快速构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景，您无需深入了解底层的硬件优化细节，镜像拉取完成后，无需额外配置即可开箱即用。本文为您介绍如何在GPU实例上使用DeepGPU-LLM容器镜像构建大语言模...
使用TensorRT-LLM构建模型的推理环境
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM来快速构建大语言模型的高性能推理优化功能。
为LLM推理服务配置推理网关智能路由
传统的HTTP请求，经典负载均衡算法可以将请求均匀地发送给不同的工作负载。然而，对于LLM推理服务来说，每个请求给后端带来的负载是难以预测的。推理网关（Gateway with Inference Extension）是基于Kubernetes社区Gateway API及其Inference Extension规范实现的增强型组件，它能够通过智能路由优化在多个推理服务工作负载之间的负载均衡性能，根...
加速LLM大模型推理，KV缓存技术详解与PyTorch实现
随着大型语言模型(LLM)规模和复杂度的指数级增长，推理效率已成为人工智能领域亟待解决的关键挑战。当前，GPT-4、Claude 3和Llama 3等大模型虽然表现出强大的理解与生成能力，但其自回归解码过程中的计算冗余问题依然显著制约着实际应用场景中的响应速度和资源利用效率。 键值(KV)缓存技术作为Transformer架构推理优化的核心策略，通过巧妙地存储和复用注意力机制中的中间计算结果，有....
在ACK Edge集群中部署混合云LLM弹性推理
为解决混合云场景下部署LLM推理业务时，流量的不均衡带来的数据中心GPU资源分配问题，ACK Edge集群提供了一套混合云LLM弹性推理解决方案，帮您统一管理云上和云下的GPU资源，低峰期优先使用云下数据中心资源，高峰期资源不足时快速启用云上资源。该方案帮您显著降低LLM推理服务运营成本，动态调整并灵活利用资源，保障服务稳定性，避免资源闲置。
Nature:人类亲吻难题彻底难倒LLM，所有大模型全部失败！LLM根本不会推理，只是工具
近期，一项发表在《自然》杂志上的研究表明，当面对一个关于人类亲吻的难题时，所有的大型语言模型（LLM）都遭遇了失败。这一发现引发了关于LLM在理解和推理复杂人类行为方面的能力的讨论。 这个难题是关于两个人之间的亲吻行为。问题要求LLM解释为什么在特定情境下，一个人会亲吻另一个人。这个情境包括两个人的关系、他们的情...
LLM 大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战
LLM 大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备: A10, 3090, V100, A100均可.#设置pip全局镜像 (加速下载) pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ #安装ms-swift pip install 'ms-swi....
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架] 训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程，部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说，LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架，也可以使用.....
![LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20240531_c409b40663fc43b0919d2a83dbe0b0a9.png)
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践
LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践 1.多模态大模型推理 LLM 的推理流程： 多模态的 LLM 的原理： 代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型，视觉大模型，音频大模型的推理 环境配置与安装 以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免费实例 PAI-DSW 的配置下运行（显存 24G） ： 点击模型右侧 ...
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