基于VisualGLM-6B大模型的本地部署与推理

简介: 本文是基于清华开源的VisualGLM-6B 支持图像中英文的多模态对话语言模型,进行了一系列本地的简单部署,包括环境配置、模型部署、演示推理、模型微调(官方提供的代码),由于个人电脑显存不足,最后是在阿里云服务器交互式平台DSW终端进行微调和训练操作的。

VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文对,与300M经过筛选的英文图文对进行预训练,中英文权重相同。该训练方式较好地将视觉信息对齐到ChatGLM的语义空间;之后的微调阶段,模型在长视觉问答数据上训练,以生成符合人类偏好的答案

0.jpg

由于采用轻量化部署推理,显存只占用7.8GB,可进行本地推理。
1.png

visualGLM-6B大语言模型的web界面推理演示:图像分析、按指令输出结果
2.jpg

香港理工大学wangrongsheng同学基于VisualGLM-6B,利用公开数据集微调训练出的XrayGLM,可实现对X光片进行解析和患者建议,本人只是进行的本地推理演示。
3.jpg

目录
相关文章
|
2月前
|
负载均衡 测试技术 调度
大模型分布式推理:张量并行与流水线并行技术
本文深入探讨大语言模型分布式推理的核心技术——张量并行与流水线并行。通过分析单GPU内存限制下的模型部署挑战,详细解析张量并行的矩阵分片策略、流水线并行的阶段划分机制,以及二者的混合并行架构。文章包含完整的分布式推理框架实现、通信优化策略和性能调优指南,为千亿参数大模型的分布式部署提供全面解决方案。
649 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 缓存 监控
大模型推理优化技术:KV缓存机制详解
本文深入探讨了大语言模型推理过程中的关键技术——KV缓存(Key-Value Cache)机制。通过对Transformer自注意力机制的分析,阐述了KV缓存的工作原理、实现方式及其对推理性能的显著优化效果。文章包含具体的代码实现和性能对比数据,为开发者理解和应用这一关键技术提供实践指导。
1157 8
|
4月前
|
并行计算 PyTorch 调度
大模型推理显存优化系列(4):eLLM-大模型推理中的弹性显存管理和优化
本文简要介绍eLLM相关技术挑战、总体设计和初步性能评估
|
4月前
|
负载均衡 并行计算 异构计算
大模型训练推理优化(5): FlexLink —— NVLink 带宽无损提升27%
本期我们将介绍蚂蚁集团ASystem团队在大模型通信优化上的新工作FlexLink,旨在通过动态聚合多路通信(NVLink,PCIe,RDMA),在H800等典型硬件上将典型通信算子如(AllReduce, All Gather)吞吐提升最高达27%,尤其适合大模型长序列推理(Prefill阶段),及训练等通信密集的带宽bound场景。方案对精度无影响。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
我们是阿里云公共云 AI 汽车行业大模型技术团队,致力于通过专业的全栈 AI 技术推动 AI 的落地应用。
1814 38
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
|
5月前
|
消息中间件 人工智能 资源调度
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。
|
5月前
|
存储 机器学习/深度学习 缓存
阿里云AirCache技术实现多模态大模型高效推理加速,入选国际顶会ICCV2025
阿里云研发的AirCache技术被计算机视觉顶会ICCV2025收录,该技术通过激活跨模态关联、优化KV缓存压缩策略,显著提升视觉语言模型(VLMs)的推理效率与存储性能。实验表明,在保留仅10%视觉缓存的情况下,模型性能下降小于1%,解码延迟最高降低66%,吞吐量提升达192%。AirCache无需修改模型结构,兼容主流VLMs,已在教育、医疗、政务等多个行业落地应用,助力多模态大模型高效赋能产业智能化升级。
469 1
|
5月前
|
人工智能 缓存 资源调度
云上AI推理平台全掌握 (4):大模型分发加速
为应对大模型服务突发流量场景,阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存(Memory Cache)的大模型分发加速功能,有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能,零代码即可轻松完成配置。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 并行计算
大模型推理加速技术:FlashAttention原理与实现
本文深入解析大语言模型推理加速的核心技术——FlashAttention。通过分析传统注意力机制的计算瓶颈,详细阐述FlashAttention的IO感知算法设计、前向反向传播实现,以及其在GPU内存层次结构中的优化策略。文章包含完整的CUDA实现示例、性能基准测试和实际部署指南,为开发者提供高效注意力计算的全套解决方案。
424 10

热门文章

最新文章