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从大模型性能优化到DeepSeek部署|得物技术

一、背景 Deepseek-r1模型的爆火标志着本地部署大模型的需求日益增长。本文主要探讨如何优化本地部署大模型的性能,并结合我们的实践进行评测分析,文章最后我们将分享如何在本地高效部署满血版Deepseek-r1大模型。 在生产环境中,我们已部署专用的大模型推理集群,并对其性能进行了全面优化。对于大模型推理来说,性能优化主要聚焦于两个关键指标:吞吐量与响应时间(RT)。 1.吞吐量 传统上,我们用每秒请求数(QPS)来衡量吞吐量,即系统每秒能够处理多少请求。但对于大模型而言,还有一个重要指标------每秒Token数(token/s),它反映了系统每秒能处理的输入或输出Token数量。 2.响应时间(RT) 这是指系统处理每个请求所需的时间。对于支持流式输出的大模型,还需要关注另外一个指标------首个Token到达时间(TTFT: Time To First Token),即从开始处理请求到输出第一个Token所需的时间 接下来文章将介绍部署高性能大模型推理服务的方法与思路,这些方法主要围绕提升吞吐量与响应时间这两个关键指标展开。 二、高性能、易扩展的大模型推理框架是什么样的 ...

你用过哪些 NebulaGraph 的 AI 助手?

摘要: 知识如同璀璨星辰,却是散落在互联网的各个角落。 对于像 NebulaGraph 这样的技术社区而言,海量的知识内容既是宝贵的财富,于开发者和用户而言,也带来了管理与利用的挑战。你是否曾为找一篇关键的技术文章而用时良久?是否曾在项目开发中因技术难题无解而阻塞进度?是否渴望有一个懂得 NebulaGraph 的智能助手,能帮你快速整理和获取知识?让我们看看 NebulaGraph 社区已经有了哪些 AI 助手吧~ ▌一、ChatGPT 上的 NebulaGraph 技术顾问 为了帮助开发者与用户更快掌握 NebulaGraph 的使用技巧,开发者基于 NebulaGraph 官方文档与最佳实践,构建了 “NebulaGraph 图数据库专家” 智能助手,并在 ChatGPT 平台上线。该助手能够精准回答从安装部署、数据导入导出,到查询优化、性能调优等各类问题,为开发者提供即时的技术支持。 核心功能: 实时解答:涵盖 nGQL 语法、索引管理、查询优化 等关键知识点。 实践指南:提供 Docker 部署、集群管理、数据迁移 等详细操作教程。 智能推荐:结合用户查询场景,提供优化策略,...

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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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