阿里云文档 2024-12-27

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...

阿里云文档 2024-12-27

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。

阿里云文档 2024-12-27

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。

阿里云文档 2024-11-04

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。

文章 2024-06-13 来自:开发者社区

【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算

前言 之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说,使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后,下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。 ...

阿里云文档 2024-02-05

Deepytorch Inference推理加速介绍、优势及模型限制

Deepytorch Inference是阿里云自研的AI推理加速器,专注于为Torch模型提供高性能的推理加速。通过对模型的计算图进行切割、执行层融合以及高性能OP的实现,大幅度提升PyTorch的推理性能。本文介绍Deepytorch Inference在推理加速方面的概念、优势及模型支持情况。

问答 2024-02-01 来自:开发者社区

modelscope-funasr1.0现在支持online和pytorch模型的GPU并发任务吗?

modelscope-funasr1.0现在支持online和pytorch模型的GPU并发任务了吗?

文章 2023-08-17 来自:开发者社区

Pytorch学习笔记(9)模型的保存与加载、模型微调、GPU使用

 前期回顾:Pytorch学习笔记(1):基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记(2):数据读取机制(DataLoader与Dataset)Pytorch学习笔记(3):图像的预处理(transforms)Pytorch学习笔记(4):模型创建(Module)、模型容器(Containers)、AlexNet构建Pytorch学习笔记(5):torch.nn---网络....

Pytorch学习笔记(9)模型的保存与加载、模型微调、GPU使用

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