使用LLM智能路由提升推理效率
在大语言模型（LLM）应用中，用户请求与模型响应的长度差异、模型在Prompt和Generate阶段生成的Token数量的随机性，以及GPU资源占用的不确定性，使得传统负载均衡策略难以实时感知后端负载压力，导致实例负载不均，影响系统吞吐量和响应效率。EAS推出LLM智能路由组件，基于LLM特有的Metrics动态分发请求，均衡各推理实例的算力与显存分配，提升集群资源利用率与系统稳定性。
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。
为LLM推理服务配置推理网关智能路由
传统的HTTP请求，经典负载均衡算法可以将请求均匀地发送给不同的工作负载。然而，对于LLM推理服务来说，每个请求给后端带来的负载是难以预测的。推理网关（Gateway with Inference Extension）是基于Kubernetes社区Gateway API及其Inference Extension规范实现的增强型组件，它能够通过智能路由优化在多个推理服务工作负载之间的负载均衡性能，根...
在ACK Edge集群中部署混合云LLM弹性推理
为解决混合云场景下部署LLM推理业务时，流量的不均衡带来的数据中心GPU资源分配问题，ACK Edge集群提供了一套混合云LLM弹性推理解决方案，帮您统一管理云上和云下的GPU资源，低峰期优先使用云下数据中心资源，高峰期资源不足时快速启用云上资源。该方案帮您显著降低LLM推理服务运营成本，动态调整并灵活利用资源，保障服务稳定性，避免资源闲置。
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架] 训练后的模型会用于推理或者部署。推理即使用模型用输入获得输出的过程，部署是将模型发布到恒定运行的环境中推理的过程。一般来说，LLM的推理可以直接使用PyTorch代码、使用VLLM/XInference/FastChat等框架，也可以使用.....
![LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20240531_c409b40663fc43b0919d2a83dbe0b0a9.png)
mnn-llm: 大语言模型端侧CPU推理优化
在大语言模型(LLM)端侧部署上，基于 MNN 实现的 mnn-llm 项目已经展现出业界领先的性能，特别是在 ARM 架构的 CPU 上。目前利用 mnn-llm 的推理能力，qwen-1.8b在mnn-llm的驱动下能够在移动端达到端侧实时会话的能力，能够在较低内存（<2G）的情况下，做到快速响应。 ...
使用NVIDIA TensorRT-LLM支持CodeFuse-CodeLlama-34B上的int4量化和推理优化实践
本文首发于 NVIDIA一、概述CodeFuse（https://github.com/codefuse-ai）是由蚂蚁集团开发的代码语言大模型，旨在支持整个软件开发生命周期，涵盖设计、需求、编码、测试、部署、运维等关键阶段。为了在下游任务上获得更好的精度，CodeFuse 提出了多任务微调框架（MFTCoder），能够解决数据不平衡和不同收敛速度的问题。通过对比多个预训练基座模型的精度表现，我....
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