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2023京东零售技术年度盘点

过去一年,围绕开放生态建设、低价心智等主要方向,京东零售技术团队持续攻坚。从百亿补贴、调整流量分配机制为用户提供低价品质好货,到简化商家进驻流程、优化商家体验,带动商家数量增长和平台生态活跃,再到将大模型结合到内部大量业务场景,探索效率提升……快速响应、助力业务的同时,京东零售技术团队继续夯实增强自身能力、探索创新。 我们选取了11项有代表性的技术成果,与大家分享。 供应链创新技术入围行业最高奖项 京东长期致力于通过前沿的数智化技术和算法,提高供应链效率。2023年,智能供应链团队提出并应用了端到端库存管理技术和可解释AI技术,显著提升了补货决策的精准度,实现更快的库存周转和更高效的供应链决策、协同。前者入围2023年管理科学界最高奖项弗兰兹厄德曼奖决赛,后者入围2024年Gartner Power of the Profession供应链流程与技术创新奖决赛,也是该奖项唯一亚洲入围者。 传统的库存补货方法多采用先预测再优化的两步式方案,导致预测和优化阶段割裂。 智能供应链团队提出端到端库存管理技术,基于深度神经网络模型,直接根据原始的历史数据输出最优补货建议,将预测和优化问题一...

大语言模型推理提速:TensorRT-LLM 高性能推理实践

作者:顾静 TensorRT-LLM 如何提升LLM 模型推理效率 大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,这些神经网络由具有 self-attention 的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义,并理解其中的单词和短语之间的关系。 当前 LLM 模型推理的主要瓶颈是 GPU 显存资源不足。因此,各类加速框架主要集中于降低 GPU 显存峰值和提高 GPU 使用率两大目标。 TensorRT-LLM [ 1] 是 NVIDIA 推出的大语言模型(LLM)推理优化框架。它提供了一组 Python API 用于定义 LLMs,并且使用最新的优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines,推理时直接使用优化后的 TensorRT Engines。 TensorRT-LLM 主要利用以下四项优化技术提升 LLM 模型推理效率。 1. 量化 模型量化技术是通过降低原始模型的精度来减少模型推理时的 GPU 显存使用。TensorRT 支持多种模型的多种精度,以下列举...

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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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