随着大模型参数规模的不断增长,在有限的算力资源下,提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发,推理使用C++/CUDA,对外提供pyth
三年疫情改变了人们的生活,也改变了行业的趋势。三年大疫,让一路疾驰的科技互联网急踩刹车,减速换挡,很多企业从高歌猛进到黯然失色,甚至是伤感落幕。活着的公司也都纷纷砍一刀。 2022年1月,百度,AIG、MEG多业务线精简,约10-15%,涉及基层,中层和高层 2022年2月,滴滴,网络车、货运、中台
本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验,为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。
在容器化日益成为中大型企业上云主流选择的情况下,容器服务如何能帮助用户更简单快捷的上云、高效可信赖的运维?
在表数据量很大的时候直接添加字段,以及其他表结构修改,会严重影响线上使用,而且耗费时间很长;使用这个工具可以很好的在线修改表结构。 好处: 降低主从延时的风险 可以限速、限资源,避免操作时MySQL负载过高 建议: 在业务低峰期做,将影响降到最低 直接原表修改缺点: 当表的数据量很大的时候,如果直接
618 大促来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。因此,如果能将运营的策略及想法快速转化为弹窗的内容并触达给用户,这对于提升运营效率及玩法灵活性的是极其有意义的。
大家好,我是蓝胖子,mysql对大表(千万级数据)的ddl语句,在生产上执行时一定要千万小心,一不小心就有可能造成业务阻塞,数据库io和cpu飙高的情况。今天我们就来看看如何针对大表执行ddl语句。 通过这篇文章,你能了解到下面的知识点, ![Pasted image 20230831165346.
1、功能介绍 海量数据操作ORM性能瓶颈在实体转换上面,并且不能使用常规的Sql去实现 当列越多转换越慢,SqlSugar将转换性能做到极致,并且采用数据库最佳API 操作数据库达到极限性能,当然你如果不用sqlsugar了解一下原理也可以使用其他ORM实现 BulkCopy BulkCopy是一种
在大数据和 AI 的时代背景下,数据已经成为了重要财富,大到政务数据、企业核心数据,小到个人信息、银行卡余额,这些数据无一例外都是“隐私数据”,如果在使用和流转时发生泄漏都会造成巨大的损失。
摘要:2月27日,华为云发布持续部署服务CodeArts Deploy,通过模块化自由编排部署流程,实现软件的自动化部署,帮助企业软件产品的快速、高效、高质量交付。 本文分享自华为云社区《化繁为简高效部署 华为云发布部署服务CodeArts Deploy》,作者:华为云头条。 随着互联网、数字化的发
摘要:本期《解密Huawei Cloud EulerOS算力释放技术》主题直播中,华为云DTSE技术布道师陆维迪通过剖析传统OS上云面临的性能,安全,弹性等问题,与开发者们分享Huawei Cloud EulerOS(简称“HCE OS”)在提升客户云上使用体验的核心优势和关键技术。 本文分享自华为
摘要:大模型是新一轮AI发展的核心,其已在推进产业智能化升级中已表现出巨大潜力,并将在未来三年里形成风起云涌之势。 本文分享自华为云社区《探秘华为云盘古大模型:AI for industries的身体力行》,作者:华为云头条。 大模型是新一轮AI发展的核心,其已在推进产业智能化升级中已表现出巨大潜力
摘要:开天aPaaS,让优秀快速复制,支撑开发者及伙伴上好云、用好云。 本文分享自华为云社区《盘古大模型加持,华为云开天aPaaS加速使能千行百业应用创新》,作者:开天aPaaS小助手。 7月7-9日,华为开发者大会(Cloud)2023在东莞隆重召开。此次大会,华为云开天aPaaS带来了主题演讲、
摘要:AI与大数据算法不断发展,在生产中的应用也越来越广,而应用的场景除了对算法,软件架构要求越来越高外,也对底层IaaS(基础设施即服务)提出了新的挑战。 AI与大数据算法不断发展,在生产中的应用也越来越广,而应用的场景除了对算法,软件架构要求越来越高外,也对底层IaaS(基础设施即服务)提出了新
本文介绍MindSpore常用的分布式并行训练技术,以及如何将并行技术应用到大模型预训练中。
本文将以ERP流程实践为例介绍MRS实时数据湖方案的演进。
本文进行本地化部署实践的Alpaca-lora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。本文将对Alpaca-lora模型本地化部署、微调和推理过程进行实践并描述相关步骤。
Vicuna-13B的推理效果据说达到了ChatGPT的90%以上的能力,优于LLaMA-13B和Alpaca-13B的效果。同时Vicuna的训练成本也很低,所以尝试本地化部署一下Vicuna-7B,看看效果如何,说干就干。
在大语言模型的训练中,经常会看到 Instruct Tuning(指令微调)这个单词,GPT家族中也有一个 InstructGPT的模型(指令微调后的GPT),通过指令微调的LLM会更按照我们期望的方式输出
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。