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Xinference v1.7.0 重磅发布:Qwen3 全家桶 + 图生视频黑科技,7 大更新

Xorbits Inference(Xinference)是一个 性能强大且功能全面的 分布式 推理框架。可用于大语言模型(LLM),语音识别模型,多模态模型等各种模型的推理。通过 Xorbits Inference,你可以轻松地 一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型 - https://github.com/xorbitsai/inference。无论你是研究者,开发者,或是数据科学家,都可以通过 Xorbits Inference 与最前沿的 AI 模型,发掘更多可能。 Xinference 的功能和亮点有: 🌟 模型推理,轻而易举:大语言模型,语音识别模型,多模态模型的部署流程被大大简化。一个命令即可完成模型的部署工作。 ⚡️ 前沿模型,应有尽有:框架内置众多中英文的前沿大语言模型,包括 baichuan,chatglm2 等,一键即可体验!内置模型列表还在快速更新中! 🖥 异构硬件,快如闪电:通过 ggml,同时使用你的 GPU 与 CPU 进行推理,降低延迟,提高吞吐! ⚙️ 接口调用,灵活多样:提供多种使用模型的接口,包括 OpenAI 兼容的 RESTful API(包括 Function Calling),RPC,命令行,web UI 等等。方便模型的管理与交互。 🌐 集群计算,分布协同:支持分布式部署,通过内置的资源调度器,让不同大小的模型按需调度到不同机器,充分使用集群资源。 🔌 开放生态,无缝对接:与流行的三方库无缝对接,包括 LangChain, LlamaIndex, Dify,以及 Chatbox。 🚀 Xinference v1.7.0 更新日志 ✅ 本次亮点 🧠 Qwen3 模型新增 Embedding 与 Reranker 支持 🔍 Embedding 支持多引擎切换机制新增 vLLM 后端支持,统一调用方式,灵活适配不同部署需求。 🎞️ 首尾帧生成视频能力上线图生视频模块支持传入首帧与尾帧,自动补全过程动画。 🌐 社区版更新 📦 安装方式 pip 安装:pip install 'xinference==1.7.0' Docker 使用:拉取最新版镜像,或在容器中使用 pip 更新 🆕 新模型支持 CogView4(图像生成模型) Deepseek-R1-0528 混合量化版 Qwen3 Embedding Qwen3-Reranker MiniCPM4 系列 SeACoParaformer(语音识别) ✨ 新特性 图像生成:新增 CogView4 模型支持 Embedding 模型支持指定运行引擎(如 vLLM) Qwen3 Embedding 模型支持 Qwen3 Reranker 模型支持 图生视频新增 首帧-尾帧生成 能力 FunASR 系列语音模型支持 verbose_json 输出格式 Embedding 模型新增 model_engine 参数(UI 支持) transcripts API 支持透传 kwargs Web UI 支持日语与韩语界面语言 运行中模型页面加载时自动切换至活动标签页 UI 支持 image / video 模型筛选(基于 model_ability) 🛠 功能增强 支持 PCM 音频响应格式(response_format=pcm) 🐞 Bug 修复 修复 Qwen 与 Spring AI function call 配合使用时报错问题 修复 sglang 潜在卡死问题 修复移动端语言切换异常问题(UI) 修复命令行参数 bug 修复依赖安装问题 📚 文档更新 CosyVoice 文档更新 模型列表文档更新 链接整理与修复 🏢 企业版更新 🧠 支持 vLLM v1 引擎自动选择与分布式部署默认启用 v1 引擎,自动适配多机多卡,显著提升模型推理吞吐与稳定性。 🖥️ UI 显示优化:异构集群信息更清晰可见 我们感谢每一位参与的社区伙伴对 Xinference 的帮助和支持,也欢迎更多使用者和开发者参与体验和使用 Xinference。 欢迎您在 https://github.com/xorbitsai/inference 给我们一个 星标,这样你就可以在 GitHub 上及时收到每个新版本的通知。

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DeepSeek 微调秘籍揭秘,一键解锁升级版全家桶,AI 玩家必备神器!

DeepSeek V3/R1 火爆全网,基于原始模型的解决方案和 API 服务已随处可见,陷入低价和免费内卷。 如何站在巨人肩膀上,通过后训练(post-training)结合专业领域数据,低成本打造高质量私有模型,提升业务竞争力与价值? 已收获近 4 万 GitHub Star 的 Colossal-AI,发布开源大模型后训练工具箱,包含: DeepSeek V3/R1 满血 671B LoRA 低成本 SFT 微调 完整的强化学习工具链 PPO、GRPO、DPO、SimPO 等 无缝适配 DeepSeek 系列蒸馏模型在内的 HuggingFace 开源模型 兼容支持英伟达 GPU、华为昇腾 NPU 等多种硬件 支持混合精度训练、gradient checkpoint 等训练加速降低成本 灵活的训练配置接口,支持自定义奖励函数、损失函数等 提供灵活的并行策略配置接口,包括数据并行、模型并行、专家并行、ZeRO 和 Offload 等,以适应不同硬件规模 开源地址:github.com/hpcaitech/ColossalAI 低成本监督微调满血版 DeepSeek V3/R1 671B DeepSeek V3/R1 满血版参数高达 6710 亿,如何低成本进行低成本微调呢? 仅需以下几个步骤,即可快速完成。 数据集准备 该脚本接收 JSONL(JSON Lines)格式的文件作为输入数据集,例如 lora_sft_data.jsonl 数据集的每一行应为一个聊天对话列表。例如: [{"role": "user", "content": "你好,最近怎么样?"}, {"role": "assistant", "content": "我很好。今天有什么可以帮你的吗?"}] [{"role": "user", "content": "火烧赤壁 曹操为何不拨打119求救?"}, {"role": "assistant", "content": "因为在三国时期,还没有电话和现代的消防系统,所以曹操无法拨打119求救。"}] 该数据格式,兼容 Huggingface chat template,支持自定义 system prompt,因此可灵活按需配置。 模型权重准备 为保证更好的微调效果,使用 BF16 权重进行微调。 如果已下载了 FP8 的 DeepSeek V3/R1 权重,可以使用 DeepSeek 官方脚本 fp8_cast_bf16.py 通过 GPU 将权重转换为 BF16。 对于使用国产华为昇腾算力,可以下载 fp8_cast_bf16.py 脚本转换权重。 使用方法 在准备好数据集和模型权重后,可使用 Colossal-AI 提供的一键启动脚本 lora_finetune.py 该脚本与常见 SFT 脚本类似,且完全兼容 HuggingFace PEFT,启动命令: colossalai run --hostfile path-to-host-file --nproc_per_node 8 lora_finetune.py --pretrained path-to-DeepSeek-R1-bf16 --dataset path-to-dataset.jsonl --plugin moe --lr 2e-5 --max_length 256 -g --ep 8 --pp 3 --batch_size 24 --lora_rank 8 --lora_alpha 16 --num_epochs 2 --warmup_steps 8 --tensorboard_dir logs --save_dir DeepSeek-R1-bf16-lora 有关每个参数的更多详细信息,可以运行 python lora_finetune.py --help 查看。该脚本可通过 tensorboard 记录学习率、loss、grad norm 信息,方便对训练进行监控。 使用 LoRA 优化硬件资源消耗 通过使用 LoRA 等优化,示例命令已将 SFT DeepSeek V3/R1 671B 最低硬件要求降低近 10 倍,可使用 32 个 Ascend 910B NPU 64GB(使用 ep=8,pp=4)或 24 个 H100/H800 GPU(使用 ep=8,pp=3)。如果你通过 --zero_cpu_offload 启用 CPU offload,硬件要求可以进一步降低,但会损失一定的训练速度。 如下图验证,在 SFT DeepSeek V3/R1 671B 时,Loss 可以顺利降低。 对于资金充裕的开发团队,也可以使用上述脚本,将并行度高效扩展至数百及数千卡,快速完成 DeepSeek V3/R1 671B 全参微调或并行加速。 对于预算有限,又想借助强化学习构建自己的类 DeepSeek R1 模型,Colossal-AI 也提供了解决方案,并利用小模型对算法进行了验证。 通过强化学习微调蒸馏版 DeepSeek Colossal-AI 团队验证并实现了 DeepSeek 论文中的 GRPO 算法及 verifiable reward,使用 Qwen2.5-3B-Base 模型进行了实验。其中,奖励的设计如下: 奖励 = 0,如果格式是错误的; 奖励 = 1, 如果格式是正确的但是结果是错误的; 奖励 = 10,如果格式与结果都是正确的; Colossal-AI 团队以 Qwen2.5-3B-Base 模型为例,提供了用于验证 GRPO 的对话模板及设定 Qwen_Qwen2.5-3B.json,通过配置以下 bash 文件,即可一键启动:train_grpo.sh 同时,在 GRPO 章节,Colossal-AI 团队还提供了验证过程中的部分发现及各种参数的详细描述,可供参考。 代码中设计了可灵活配置奖励函数的模板,因此,用户可根据自己的具体情况设计自己的奖励函数体系。 由下图可以看到,即使是 3B 的模型,平均奖励与模型回复长度随着时间逐步增长。 随着训练的进行,我们可以看到一些有意思的例子。例如随着训练迭代,模型开始了自我纠正: Colossal-AI:最佳后训练工具箱 Colossal-AI 在深耕大模型预训练降本增效的基础上,致力于进一步成为开发者开箱即用的最佳后训练工具,帮助用户基于开源模型,低成本快速构建私有模型。 开源地址:github.com/hpcaitech/ColossalAI

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【8.23更新--技术干货全家桶】大数据计算技术共享计划 — MaxCompute技术公开课第二季

2018年5月-6月 MaxCompute 开启大数据计算技术共享计划技术公开课第一季,有超过1500名用户以及大数据爱好者参与到直播学习中来。7月,我们又开启第二季直播,5次大数据技术直播,有近6000名用户、大数据专家、技术牛人、大数据爱好者参与其中。 在前两季的直播中,我们看到了开发者们对大数据的热情和需求,第三季正在火热策划和准备中,请大家摆好姿势,保持期待! 究竟第二季技术共享中有哪些产品和技术干货?错过了第二季直播分享,哪里可以看回放?下资料?来这里,全都有。(往下看吧) 第二季技术干货 1、MaxCompute客户端 - odpscmd操作使用—7月24日 曲宁 阿里巴巴计算平台 产品专家摘要:介绍如何借助客户端命令行工具使用 MaxCompute 服务的基础功能。 分享内容文字稿 直播视频回看 分享资料下载 2、MaxComput

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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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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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Sublime Text

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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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