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。
使用阿里云c8i实例部署Qwen-7B-Chat进行AI对话
本文以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用基于英特尔CPU的c8i实例,基于xFasterTransformer框架部署Qwen-7B-Chat语言模型。
使用第八代Intel实例部署Llama-2-7B模型
本文以搭建大语言模型服务,介绍使用阿里云第八代Intel实例,基于xFasterTransformer单机部署Llama-2-7B语言模型。
非阻塞IO服务器模型
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阻塞IO服务器模型之单线程服务器模型
单线程服务器模型是最简单的一个服务器模型,几乎我们所有程序员在刚开始接触网络编程(不管是B/S结构还是C/S结构)都是从这个简单的模型开始。这种模型只提供同时一个客户端访问,多个客户端访问必须要等到前一个客户端访问结束,一个一个排队,即提供一问一答服务。 图2-6-1-1 单线程阻塞服务器模型 图2-6-1-1展示了单线程阻塞服务器是怎样响应客户...
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