1. LLM部署-TensorRT-LLM与Triton 随着LLM越来越热门，LLM的推理服务也得到越来越多的关注与探索。在推理框架方面，tensorrt-llm是非常主流的开源框架，在Nvidia GPU上提供了多种优化，加速大语言模型的推理。但是，tensorrt-llm仅是一个推理框架，可以
CoT 推理范式 默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。 如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的最大功效，甚至可以让它的
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络
转载：图灵奖得主姚期智领衔提出大模型「思维」框架！逻辑推理正确率达98%，思考方式更像人类了 前言 近日我国图灵奖得主姚期智院士团队发表首篇大语言模型论文，主要解决“让大模型像人一样思考”的问题，不仅要让大模型一步步推理，还要让它们学会“步步为营”，记住推理中间的所有正确过程。具体来说，这篇新论文提
摘要：基于CANN的多路极致性能目标检测最佳实践设计解密。 本文分享自华为云社区《基于CANN的AI推理最佳实践丨多路极致性能目标检测应用设计解密》，作者： 昇腾CANN 。 当前人工智能领域，最热门的无疑是以ChatGPT为代表的各种“新贵”大模型，它们高高在上，让你无法触及。但在人们的日常生活中
论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNet top-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍 来源：晓飞的算
【C++】使用ort推理yolov10 前言：由于笔者是编导专业，想玩玩yolo模型，搜来搜去全是python，所以在学会之后写一篇文章帮助和笔者同样情况的人 环境 Windows 10 C++17 onnxruntime18.1（DML版本） opencv4.9 visual studio2022
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一，毫无疑问，也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型，Hugging Face 推理终端 能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是，如果你还想叠加其它功能，如用于分辨不同说话人的说话人分割，或用于投机解码的辅助生成，
从模型推理需要的开发板环境搭建到执行推理，本文主要是为大家介绍从Ascend910训练到Ascend310推理的昇腾开发全流程。
云端炼丹固然是极好的，但不能否认的是，成本要比本地高得多，同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高，这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源，并且对超参数的调整也要求较高，更适合在云端进行。 在推理阶段，模型的权重和参数不再调整。相反，模型根据输入数据的特征进行计算，并输出预测结果
https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8Transformers%E6%8E%A8%E7%90%86 Pages 32 中文文档 模型合并与转换 在线模型合并与转换（Colab） 手动模型合并与转换 模
随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发，推理使用C++/CUDA，对外提供pyth
摘要：MindStudio提供精度比对功能，支持Vector比对能力。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔》，作者：Tianyi_Li。 训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移
摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA
Vicuna-13B的推理效果据说达到了ChatGPT的90%以上的能力，优于LLaMA-13B和Alpaca-13B的效果。同时Vicuna的训练成本也很低，所以尝试本地化部署一下Vicuna-7B，看看效果如何，说干就干。
近日，阿里云技术专家徐若晨在全球分布式云大会上，分享了《边缘容器云助力AI推理高效落地》的主题演讲，分享了阿里云边缘容器云如何助力开发者实现更快速的AI推理应用的迭代和部署。此外，他还分享了边缘AI推理应用在实际业务中的应用案例。 终端算力上移 云端算力下沉 客户在边缘部署时面对的挑战包括：首先，构
Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7BFlagAlpha/Llama2
摘要：近日，昇腾AI联合上海人工智能实验室，正式实现OpenMMLab算法仓库在昇腾的异构计算架构CANN上的推理部署，目前相关代码已推入MMDeploy 0.10.0版本，并在GitHub正式发布。 本文分享自华为云社区《昇腾携手OpenMMLab，支持海量算法仓库的昇腾AI推理部署》，作者：昇腾
摘要：本文介绍了昇腾计算语言AscendCL的基本概念，并以示例代码的形式介绍了如何基于AscendCL开发AI推理应用，最后配以实际的操作演示说明如何编译运行应用。 本文分享自华为云社区《基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用》，作者：昇腾CANN。 初始AscendCL AscendC
英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、...
