基于ACK多机分布式部署DeepSeek满血版推理部署实战
本文深入解析基于阿里云容器服务ACK的DeepSeek-R1-671B大模型分布式推理实战方案。针对该千亿参数模型(671B)单卡显存不足的挑战,提出混合并行策略(Pipeline Parallelism=2 + Tensor Parallelism=8),结合阿里云Arena工具,实现在2台ecs.ebmgn8v.48xlarge(8*96GB)节点上的高效分布式部署。进一步演示如何将部署于AC...
OPPO联合港科大推出多模态推理优化框架 OThink-MR1:让AI学会『举一反三』,几何推理准确率暴增
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术! AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 丰富的 AI 工具库 -> 每日更新 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜:蚝油菜花 「多模态模型集体进化!这个国产框架让AI学会『举一反三...

管理AI推理模型,创建AI推理模型
在Elasticsearch(简称ES)实例中使用AI推理模型时,需要首先在引擎中创建AI模型。根据模型的来源,可以分为两种操作方式,即内置模型、自部署模型对应的操作方式。您可以参考本文进行操作。
AI模型推理服务在Knative中最佳配置实践
Knative和AI结合提供了快速部署、高弹性和低成本的技术优势,适用于需要频繁调整计算资源的AI应用场景,例如模型推理等。您可以通过Knative Pod部署AI模型推理任务,配置自动扩缩容、灵活分配GPU资源等功能,提高AI推理服务能力和GPU资源利用率。
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1.PAI简介PAI底层支持多种计算框架:流式计算框架Flink。基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow。千亿特征样本的大规模并行计算框架Parameter Server。Spark、PySpark、MapReduce等业内主流开源框架。PAI提供的服务:可视化建模和分布式训练PAI-Designer,详情请参见可视化建模(PAI-Designer)。Notebook交互式AI研....

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