同时可以参考一些推理框架的评测: 磐石:llm推理框架评测 总结: 基础内容: gpu compute process(计算开销)、prefill/decoding time估算、decoder推理过程(推理步骤、kv-cache)、inference process is memory-bound、评测指标 Towards Efficient Generative Large Language Model Serving: A Survey from Algorithms to Systems ...
如今,旷视的所有算法均基于 MegEngine 进行训练和推理。 MegEngine 特性: 训练推理一体化:MegEngine 支持多种硬件平台( CPU,GPU,ARM ),不同硬件上的推理框架和 MegEngine 的训练框架无缝衔接;部署时无需做额外的模型转换,速度/精度和训练保持一致,有效解决了 AI 落地中“部署环境和训练环境不同,部署难”的问题。 ...
推理框架的选择（选择之前先确认要使用的模型是否支持这种推理框架）：DeepSpeed：卓越选择，专为高性能推理任务定制。其独特的ZeRO优化器、3D并行（数据、模型与流水线并行）以及1比特Adam等技术，大幅增强大模型训练与推理效率。若您追求极致性能，DeepSpeed不容错过。ollama，简便易用的工具之选。其显著优势在于易用性...
vLLM 是伯克利大学组织开源了大语言模型高速推理框架，使用 PagedAttention 高效管理注意力键和值内存，支持连续批处理和快速模型执行，通过引入操作系统的虚拟内存分页思想，提高语言模型服务在实时场景下的吞吐与内存使用效率。除 vLLM 外，众多大模型上下游厂商也纷纷给出了自己的方案：Text Generation Inference（TGI）...
8.多端推理子模块 当前版本新增如下推理框架的支持：Inference/OSLinuxWindowsAndroidMacOSIOSdeveloperremarks...
VoT推理框架一共包含5个步骤：Step-1：任务定义与目标识别 首先，给定输入视频和问题，VoT会识别问题中涉及的所有可能目标。这个过程确保系统明确了解需要分析的对象和相关任务。Step-2：目标追踪 接下来，VoT分析视频内容，追踪问题所涉及的目标行为轨迹，输出感知层面的时空场景图 (STSG)。生成的关于目标轨迹STSG将为...
性能如下所示: Text Generation Inference TGI 是 HuggingFace 官方支持的推理部署工具,具有以下特点: 和vllm 类似的 continuous batching 支持了 flash-attention 和 Paged Attention。 支持了 Safetensors 权重加载。 TGI 支持部署 GPTQ 模型服务,这使得我们可以在单卡上部署拥有 continous batching 功能的,更大的模...
三、开源的移动端推理框架 目前开源的移动端推理框架还是很多的,有腾讯主导的ncnn,小米旗下的mace,谷歌的TensorFlow-lite(简称tflite),Facebook的caffe2,百度的paddle-lite,阿里巴巴的mnn,arm中国的tengine,arm的computelibrary,【苹果的CoreML,闭源的】等等。
主流推理框架哪家强?看看它们在Llama 2上的性能比较 ©作者 |紫气东来 测试模型: https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat/tree/main 测试设备: A6000 vLLM vllm 此前也多次讨论,部署简单且高效,首先起一个本地的服务 python3 -m vllm.entrypoints.api_server --model ckpt/FlagAlp...
TensorRT-LLM 是 NVIDIA 用于做 LLM(Large Language Model)的可扩展推理方案。该方案是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图,并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现,然后利用 NCCL 完成设备之间的通讯。考虑到技术的发展和需求的差异,开发者还可以定制算子来满足定制需求,比如基于 cutla...