本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下,对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战,GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
 
              通义千问最新推出的QwQ-32B推理模型,拥有320亿参数,性能媲美DeepSeek-R1(6710亿参数)。QwQ-32B支持在小型移动设备上本地运行,并可将企业大模型API调用成本降低90%以上。本文介绍了如何通过Higress AI网关实现DeepSeek-R1与QwQ-32B之间的无缝切换,涵盖环境准备、模型接入配置及客户端调用示例等内容。此外,还详细探讨了Higress AI网关的多模型服务、消费者鉴权、模型自动切换等高级功能,帮助企业解决TPS与成本平衡、内容安全合规等问题,提升大模型应用的稳定性和效率。
 
              当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
 
              本文为大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。
在本文中,作者探讨了ZooKeeper(ZK)的一个内存占用问题,特别是当有大量的Watcher和ZNode时,导致的内存消耗。
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写,由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术,可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右,而使用的技术方法却是非常简单。
本文主要围绕ES核心特性:分布式存储特性和分析检索能力,介绍了概念、原理与实践案例,希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。
SAE 会继续致力于为用户提供极简易用、成本低廉、功能强大的 Serverless 应用全托管平台:“我们希望让用户做的更少而收获更多,通过 Serverless 化,深度用云就像用水电煤一样简单”。