在GPU实例上部署DeepSeek-R1-Distill模型
DeepSeek-V3/R1是拥有600B以上参数量的专家混合(MoE)模型,并已经开源了模型权重。本文为您介绍在GPU实例上部署DeepSeek-R1-Distill模型推理服务。
使用vLLM镜像快速构建模型的推理环境
在GPU的实例上部署vLLM镜像后,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、文本分类或分析等自然语言处理业务场景,您无需深入了解底层硬件,也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vLLM容器镜像来快速构建大语言模型的推理服务。
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。
基于ModelScope模型库和GPU实例闲置计费功能低成本构建Google Gemma服务
Google在2024年02月21日正式推出了首个开源模型族Gemma,并同时上架了2b和7b两个版本。您可以使用函数计算的GPU实例以及函数计算的闲置模式低成本快速部署Gemma模型服务。
gpu是什么和cpu的区别 模型训练
在机器学习中,GPU 和 CPU 的区别对于大规模的模型训练至关重要。以下是两者在模型训练方面的区别:计算速度:GPU 相比于 CPU 具有更快的计算速度和更高的并行处理能力。这是因为 GPU 拥有大量的核心(通常为数百个或数千个),并且可以同时处理多个数据流。在深度学习中,大量的矩阵运算可以被分解为小的单元并进行并行计算,这使得 GPU 能够极大地提高计算效率。成本:相对于 CPU,GPU 价....
【DSW Gallery】HybridBackend 极简教程: 在 GPU 上加速推荐模型训练
直接使用请打开HybridBackend 极简教程: 在 GPU 上加速推荐模型训练,并点击右上角 “ 在DSW中打开” 。HybridBackend QuickstartIn this tutorial, we use HybridBackend to speed up training of a sample ranking model based on stacked DCNv2 on T....

OpenAI推新程序包:GPU适应十倍大模型仅需增加20%训练时间
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) GPU内存太小可能是神经网络训练过程中最大的拦路虎。 不怕,用这个OpenAI推出的gradient-checkpointing程序包,对于前馈模型来说,仅仅需要增加20%的计算时间,这个程序包,GPU就能适应十倍大的模型。 还有这种操作? 训练神经网络对内存的要求随着网络的深度和batch-size呈线性增长。在内存有限的情况下,如果想训练深层模型...

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