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MegEngine Python 层模块串讲(下)

在前面的文章中,我们简单介绍了在MegEngine imperative中的各模块以及它们的作用。对于新用户而言可能不太了解各个模块的使用方法,对于模块的结构和原理也是一头雾水。Python作为现在深度学习领域的主流编程语言,其相关的模块自然也是深度学习框架的重中之重。 模块串讲将对MegEngine的 Python层相关模块分别进行更加深入的介绍,会涉及到一些原理的解释和代码解读。Python层模块串讲共分为上、中、下三个部分,本文将介绍 Python层的quantization模块。量化是为了减少模型的存储空间和计算量,从而加速模型的推理过程。在量化中,我们将权重和激活值从浮点数转换为整数,从而减少模型的大小和运算的复杂性。通过本文读者将会对量化的基本原理和使用MegEngine得到量化模型有所了解。 降低模型内存占用利器 —— quantization 模块 量化是一种对深度学习模型参数进行压缩以降低计算量的技术。它基于这样一种思想:神经网络是一个近似计算过程,不需要其中每个计算过程的绝对的精确。因此在某些情况下可以把需要较多比特存储的模型参数转为使用较少比特存储,而不影响模型的...

从 0 到 1!得物如何打造通用大模型训练和推理平台

1.背景 近期,GPT 大模型的发布给自然语言处理(NLP)领域带来了令人震撼的体验。随着这一事件的发生,一系列开源大模型也迅速崛起。依据一些评估机构的评估,这些开源模型大模型的表现也相当不错。一些大模型的评测情况可以去这里查询:Huggingface 的 Open LLM 排行榜,UC 伯克利发布大语言模型排行榜等。 随着大模型的发展,大模型的训练与部署技术变的非常重要了。我们调研了 LORA 与 QLORA 等微调训练技术,以及 GPTQ 量化部署技术。在跑通最小 Demo 并验证效果后,把这些技术集成到 KubeAI 平台(得物 AI 平台),提供给大家去快速上手。 本篇主要分为技术理论与技术实战两个部分去讲解。 技术理论主要讲解微调训练与量化推理的理论部分,微调训练包括 LoRA,QLoRA, 部署包括 GPTQ 量化推理等,并针对关键代码进行走读,针对部署进行性能测试。 技术实战部分我们把这些技术集成到 KubeAI 平台上,供大家可以快速上手实战。依据前面同学的反馈情况,大约一天内可以完成大模型训练并部署推理上线。 2.LoRA 与 QLoRA 训练技术 2.1 LoRA ...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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