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云上AI推理平台全掌握 (5):大模型异步推理服务
针对大模型推理服务中“高计算量、长时延”场景下同步推理的弊端,阿里云人工智能平台 PAI 推出了一套基于独立的队列服务异步推理框架,解决了异步推理的负载均衡、实例异常时任务重分配等问题,确保请求不丢失、实例不过载。
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2月前
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拼多多API实时价格监控,抢占低价流量红利!
在电商竞争激烈的当下,实时监控商品价格成为抢占低价机会的关键。本文详解如何利用拼多多API实现自动化价格监控,捕捉价格波动,制定科学策略,助力商家与消费者抢占流量红利,提升竞争力。
魔搭社区模型速递(7.20-7.26)
魔搭ModelScope本期社区进展:1698个模型,216个数据集,103个创新应用, 7 篇内容
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2月前
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AR 交互与自动感应技术的博物馆智慧导览系统功能解析
本系统结合AR图像识别、自动感应与多语言资源管理,实现虚拟内容与文物精准叠加、自动讲解与智能导航,提升博物馆导览体验智能化、互动性。
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2月前
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# Qwen3-8B 的 TTFT 性能分析:16K 与 32K 输入 Prompt 的推算公式与底层原理详解
Qwen3-8B 是通义实验室推出的 80 亿参数大模型,支持最长 32,768 token 上下文,适用于长文本处理场景。通过 FP8 量化、CUDA Kernel 优化及 RoPE 位置编码技术,提升推理效率与稳定性。模型在 16K 输入下 TTFT 约 150-200ms,32K 输入下约 250-300ms,适用于文档摘要与长对话交互。
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2月前
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# Qwen3-8B 与 Qwen3-14B 的 TTFT 性能对比与底层原理详解
通义千问Qwen3系列是通义实验室2025年推出的最新大模型,包含多种参数版本,其中Qwen3-8B与Qwen3-14B均支持32K token上下文。Qwen3-8B参数量较小,响应更快,适合低延迟交互;Qwen3-14B参数更多,推理更强,适用于复杂任务。两者在TTFT、架构优化、量化技术及部署方案上各有侧重,满足多样应用场景需求。
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2月前
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# Qwen3-8B 与 ChatGPT-4o Mini 的 TTFT 性能对比与底层原理详解
Qwen3-8B 是通义实验室推出的80亿参数模型,支持32K上下文,采用FP8量化和CUDA优化,提升推理效率;ChatGPT-4o Mini 为OpenAI轻量模型,参数约3.8B,支持128K上下文,通过蒸馏技术实现低延迟。两者在TTFT、长文本处理和部署优化上各有优势,适用于不同应用场景。
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