首个基于SSM-Transformer混合架构,开源商业大模型Jamba

简介: 【4月更文挑战第13天】AI模型部署与优化迎来新解决方案,ai21labs推出的SSM-Transformer混合架构大模型Jamba结合英伟达NVIDIA NIM服务。Jamba模型在自然语言处理上表现出色,开源特性促进AI技术普及,而NIM提供跨平台、高性能的部署支持。不过,技术门槛、资源需求及优化挑战仍需考虑。

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随着人工智能技术的飞速发展,AI模型的应用已经渗透到各行各业,成为推动产业升级和创新的重要力量。在这样的背景下,AI模型的部署和优化成为了企业和开发者关注的焦点。近期,基于SSM-Transformer混合架构的开源商业大模型Jamba的发布,为AI模型的部署和优化提供了新的解决方案。

Jamba模型由ai21labs开发,是一个结合了自回归(SSM)和Transformer架构的混合型大模型。该模型的开发团队通过精心设计,使得Jamba在处理自然语言任务时表现出色,能够有效理解和生成文本,为用户提供高质量的交互体验。Jamba模型的开源性质,使得它能够被广泛的开发者社区所使用和改进,这对于推动AI技术的普及和应用具有重要意义。

Jamba模型的发布,得到了英伟达平台的支持。英伟达作为全球领先的GPU制造商和AI技术提供商,其NVIDIA NIM(NVIDIA Inference Microservices)服务为AI模型的部署提供了强大的支持。NIM是一套针对云原生微服务的优化方案,旨在简化AI模型的部署过程,缩短上市时间,并简化在云、数据中心和GPU加速工作站上的部署。

NIM服务的核心优势在于其高度的可移植性和控制性。它支持在多种基础设施上部署模型,包括NVIDIA DGX、NVIDIA DGX Cloud、NVIDIA Certified Systems、NVIDIA RTX工作站和PC等。通过预构建的容器和Helm图表,NIM能够在不同的NVIDIA硬件平台、云服务提供商和Kubernetes发行版上进行严格的验证和基准测试,确保在所有NVIDIA驱动的环境中都能支持模型的部署。

此外,NIM还提供了与行业标准API兼容的接口,使得开发者能够轻松地访问AI模型,简化了AI应用的开发过程。NIM还包含了针对特定领域的优化模型和硬件设置,提供了最佳的延迟和吞吐量,降低了运行推理工作负载的成本,并改善了最终用户的体验。

Jamba模型的开源和NIM服务的支持,为AI模型的部署和优化提供了新的可能。然而,任何技术的发展都不是一帆风顺的。尽管Jamba模型和NIM服务在AI模型部署方面提供了便利,但在实际应用中也可能会遇到一些挑战。例如,模型的优化和调整可能需要专业的技术知识和经验,对于一些小型企业和个人开发者来说,这可能是一个不小的门槛。此外,AI模型的部署和运维也需要相应的资源和成本,这对于一些资源有限的组织来说,可能是一个需要考虑的因素。

使用地址:https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nim-offers-optimized-inference-microservices-for-deploying-ai-models-at-scale/

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