通义大模型优化的相关内容

文章 2025-10-17 来自：开发者社区

大模型推理服务优化：动态批处理与连续批处理技术

引言：大模型服务化的挑战1.1 推理服务的性能瓶颈大语言模型服务化面临多重挑战：请求不均匀性：不同用户的输入长度差异巨大（从几十到数千tokens）资源利用率低：GPU计算单元经常空闲等待内存访问响应延迟敏感：用户期望实时交互，对首token延迟要求极高并发能力有限࿱...

文章 2025-10-12 来自：开发者社区

大模型推理优化技术：KV缓存机制详解

KV缓存技术背景与原理1.1 大模型推理的挑战大语言模型（如GPT、LLaMA等）在推理阶段面临显著的计算瓶颈。以典型的自回归生成为例，模型需要逐个生成token，每次生成都要重新计算整个序列的注意力分数。这种重复计算导致了大量的冗余操作，严重影响了推理效率。对于包含N个token的序列，标准自注意力机制的计算...

文章 2025-10-10 来自：开发者社区

AI大模型应用实践八：如何通过RAG数据库实现大模型的私有化定制与优化

在大模型的应用中，如何实现知识的动态更新与私有化定制化，是许多企业亟需解决的挑战。大模型的知识源自预训练，因此一旦完成训练，它所掌握的知识就无法再更新。如何让大模型不断学习新知识，是行业中的一大难题。幸运的是，RAG（检索增强生成）技术的出现，为这一问题提供了完美解决方案...

文章 2025-10-03 来自：开发者社区

105_大模型微调高级优化技术：突破训练瓶颈的实践指南

引言在大语言模型（LLM）时代，模型规模的爆炸式增长带来了前所未有的训练挑战。现代大模型如GPT-4、LLaMA 3等参数量已达千亿甚至万亿级别，这使得传统的训练方法面临着严峻的硬件资源限制。即使是企业级GPU集群，在训练如此规模的模型时也需要面对显存不足、计算效率低下、通信开销大等问题。如何在有限的硬件条件下高效地进行大模...

文章 2025-10-03 来自：开发者社区

# 大模型优化与压缩技术：2025年的实践与突破

引言：大模型优化的时代背景与挑战 2025年，随着大语言模型的规模和复杂度不断提升，模型优化与压缩技术已成为AI产业落地的关键瓶颈和研究热点。根据最新统计，顶级大语言模型的参数规模已突破万亿级别，如DeepSeek-R1模型的6710亿参数规模，这带来了前所未有的计算资源需求和部署挑战。在这种背景下，...

文章 2025-09-22 来自：开发者社区

基于改进拥挤距离的多模态多目标优化差分进化（MMODE-ICD）求解无人机三维路径规划研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文内容如下： ⛳️赠与读者 ‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按...

文章 2025-08-28 来自：开发者社区

大模型训练推理优化(5)： FlexLink —— NVLink 带宽无损提升27%

文章作者：申奥张锐赵军平。系列回顾：大模型训练推理优化系列：vTensor 大模型训练推理优化系列：FlowMLA 大模型推理显存优化系列(3)：FlowMLA——面向高吞吐的DP MLA零冗余显存优化大模型推理显存优化系列(4)：eLLM-大模型推理中的弹性显存管理和优化本期我们将介绍蚂蚁集团ASystem团队在大模型通信优化上的新工...

文章 2025-08-28 来自：开发者社区

大模型推理显存优化系列(4)：eLLM-大模型推理中的弹性显存管理和优化

文章作者：徐家乐张锐赵军平。系列文章回顾⬇️ 大模型推理显存优化系列(1)：vTensor 大模型推理显存优化系列(2)：LayerKV 大模型推理显存优化系列(3)：FlowMLA——面向高吞吐的DP MLA零冗余显存优化简介显存管理是大模型推理高效、规模化部署的关键技术之一。蚂蚁集团ASystem团队联合上海交通大学研发的e...

文章 2025-07-22 来自：开发者社区

统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化

统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化随着人工智能的发展，文本与图像等多模态数据的统一建模成为研究热点。统一多模态 Transformer（Unified Multimodal Transformer, UMT）正逐步展现其强大的泛化能力，尤其在图文检索、图像生成、图文问答等任务中展现卓越性能。本文将从原理、架构、实现细节到实验效果，深入解析一个简化版的统一多模....