阿里云文档 2024-09-05

使用EAS部署语言模型

EAS(Elastic Algorithm Service)是PAI针对在线推理场景提供的模型在线服务。当您需要自动化部署和应用LLM大语言模型时,EAS为您提供了一键式解决方案。通过EAS,您能够轻松部署支持WebUI和API调用的LLM应用。部署LLM应用后,您可以利用LangChain框架集成企业知识库,以实现智能问答和自动化功能。此外,EAS还配备了BladeLLM与vLLM等推理加速引擎...

阿里云文档 2024-08-27

使用TensorRT-LLM部署Qwen2模型推理服务

本文以Qwen2-1.5B-Instruct模型、GPU类型为A10卡为例,演示如何在ACK中使用Triton推理服务 + TensorRT-LLM部署通义千问模型推理服务。模型部署过程中使用Fluid Dataflow完成模型准备工作,并使用Fluid提升模型加载速度。

阿里云文档 2024-08-26

在GPU云服务器上快速部署TensorRT-LLM以构建大语言模型的推理环境

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。

文章 2024-08-16 来自:开发者社区

Xinference实战指南:全面解析LLM大模型部署流程,携手Dify打造高效AI应用实践案例,加速AI项目落地进程

Xinference实战指南:全面解析LLM大模型部署流程,携手Dify打造高效AI应用实践案例,加速AI项目落地进程 Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台,用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference,您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理,并创建强大的 AI 应用。通过 Xorbits Infe.....

Xinference实战指南:全面解析LLM大模型部署流程,携手Dify打造高效AI应用实践案例,加速AI项目落地进程
文章 2024-08-14 来自:开发者社区

LLM大模型部署实战指南:Ollama简化流程,OpenLLM灵活部署,LocalAI本地优化,Dify赋能应用开发

LLM大模型部署实战指南:Ollama简化流程,OpenLLM灵活部署,LocalAI本地优化,Dify赋能应用开发 1. Ollama 部署的本地模型() Ollama 是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。,这是 Ollama 的官网地址:https://ollama.com/ 以下是其主要特点和功能概述: 简化部署:Ollam...

LLM大模型部署实战指南:Ollama简化流程,OpenLLM灵活部署,LocalAI本地优化,Dify赋能应用开发
阿里云文档 2024-08-09

通过EAS部署LLM大语言模型

EAS提供了场景化部署方式,您只需配置几个参数,即可一键部署流行的开源LLM大语言模型服务应用,以获得大模型的推理能力。本文为您介绍如何通过EAS一键部署和调用LLM大语言模型服务,以及常见的问题和解决方法。

阿里云文档 2024-07-26

基于ACK使用rtp-llm部署Qwen模型推理服务

本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为A10和T4卡为例,演示如何在ACK中使用rtp-llm框架部署通义千问(Qwen)模型推理服务。

问答 2024-07-17 来自:开发者社区

ModelScope中,对于部署llm,在需要使用多张gpu时,是不是推荐使用偶数张gpu?

ModelScope中,对于部署llm,在需要使用多张gpu时,是不是推荐使用偶数张gpu?

文章 2024-06-06 来自:开发者社区

一键云部署:资源编排 ROS 轻松部署 LLM 流程编排服务 Flowise

Flowise是一个开源的低代码工具,供开发者构建定制化的 LLM 流程编排和 AI 代理。资源编排服务(Resource Orchestration Service, ROS)是阿里云提供基于基础设施即代码(Infrastructure as Code, IaC) 理念的自动化部署服务,我们可以通过定义一个 JSON/YAML/Terraform 模板,轻松部署一套云上的 Flowise 环境....

一键云部署:资源编排 ROS 轻松部署 LLM 流程编排服务 Flowise
文章 2024-06-01 来自:开发者社区

LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战

LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战 1.环境准备 GPU设备: A10, 3090, V100, A100均可. #设置pip全局镜像 (加速下载) pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ #安装ms-swift pip install...

LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战

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