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模型量化与量化在LLM中的应用 | 得物技术

一、模型推理优化 随着模型在各种场景中的落地实践,模型的推理加速早已成为AI工程化的重要内容。而近年基于Transformer架构的大模型继而成为主流,在各项任务中取得SoTA成绩,它们在训练和推理中的昂贵成本使得其在合理的成本下的部署实践显得愈加重要。 大模型推理所面临的挑战主要有以下两点: 巨大的内存(显存)需求,主要来自于模型本身参数和推理的即时需求。 对于一个LLaMA2-30B的模型,载入显存其模型本身需要约60GiB的显存,推理过程中,单个token的KV cache 需要1.6MiB左右的显存:6656(layer dim) * 52(layer num) *2 (K & V) * 2(fp16, 2bytes);对于一个2048个token的请求则需要3.3GiB的显存。 并行性较差,因为生成过程通常在时序上是一个串行的过程,导致decoding的过程较难并行,成为计算的瓶颈。 常见的推理优化方式有知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD),剪枝(Pruning)和量化(Quantization),以及针对LLM的内存优化而提出的各种方案(如...

EasyGoAdmin 敏捷开发框架 Iris+AntdVue 版本 v2.3.0 发布

v2.3.0 更新内容:1、go.mod 依赖管理导入 Excel 操作类依赖;2、新增职级管理导出 Excel 数据的功能;3、新增职级管理导入 Excel 模板文件;4、新增职级管理导入 Excel 数据的功能;5、新增职级管理导入、导出和下载模板的路由;6、修复近期用户使用过程中反馈的 BUG; 一款 Go 语言基于 Iris、Vue3.x、AntDesign、MySQL 等框架精心打造的一款模块化、插件化、高性能的前后端分离架构敏捷开发框架,可快速搭建前后端分离后台管理系统,本着简化开发、提升开发效率的初衷,框架自研了一套个性化的组件,实现了可插拔的组件式开发方式,同时为了敏捷快速开发,框架特地集成了代码生成器,完全自主研发了自定义 GO 后端服务模板和前端 Vue 自定义模板,可以根据已建好的表结构,可以快速的一键生成整个模块的所有代码和增删改查等等功能业务,真正实现了低代码开发方式,极大的节省了人力成本的同时提高了开发效率,缩短了研发周期,是一款真正意义上实现组件化、可插拔式的敏捷开发框架。 内置模块 用户管理:用于维护管理系统的用户,常规信息的维护与账号设置。 角色管理:...

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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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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。