本文介绍了通过自研大模型实现智能体自动挂断或转呼功能的技术方案，包括基于LLM输出文本指令和tool_calls的两种实现方式。
本文介绍如何实现智能体自动挂断/转呼。
大模型分布式推理：张量并行与流水线并行技术
引言：大模型分布式推理的必然性1.1 模型规模与硬件限制的冲突当前大语言模型的参数规模已远超单个GPU的内存容量： 模型 参数量 FP16内存需求 单个GPU限制LLaMA-7B 70亿 14GB 24GB-80GBLLaMA-13B 130亿 26GB 40GB-80GBLLaMA-70B 700亿 ...
大模型推理加速技术：PagedAttention原理与实现
引言：KV缓存的内存挑战1.1 大模型推理的内存瓶颈在大语言模型推理中，KV缓存是主要的显存占用源。以典型配置为例： 序列长度：2048 tokens 层数：32层 注意力头数：32 头维度：128 批次大小：8 KV缓存总大小约为：2 × 8 × 2048 × 32 ×...
大模型推理加速技术：FlashAttention原理与实现
注意力机制的计算瓶颈1.1 标准注意力计算复杂度标准自注意力机制的计算公式：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(dk QKT )V 其中计算复杂度为： 时间复杂度：$O(N^2 \cdot d)$ 空间复杂度：$O(N^2)$ 用于存储注...
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...
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....
面向高效大模型推理的软硬协同加速技术 多元化 AI 硬件引入评测体系
先分享一下背景，现在 AI 硬件越来越多,各种种类，各种技术架构，从云的角度，要回答一个问题，硬件好不好用？怎么用？评测体系其实更多服务这个领域，包括技术的总结。 本次主要就从三个方面来进行阐述，第一方面面向 AI 硬件的统一评测标准。第二方面是平台化和工具化，这块是一个技术的实现。第三方面多维度评测数据的消费链路，是整个的评测的数据如何被用户消费，怎么理解数据？这三方面主要目...
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通义大模型
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