大型语言模型(Large language models,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型,本文主要讲述TensorRT-LLM利用量化、In-Flight Batching、Attention、Graph Rewriting提升 LLM 模型推理效率。
幻兽帕鲁最近非常火。有些小伙伴可能不喜欢跟陌生人一起玩,那么你可以搭建一个专有服务器和朋友一起联机游戏。自己搭建服务器不仅更私密,还能自定义游戏里的一些选项,比如调整工作速度倍率、经验获取倍率等。 这篇教程将引导你在几分钟内快速完成幻兽帕鲁服务器的搭建。
基于大语言模型的应用在性能、成本、效果等方面存在一系列实际痛点,本文通过分析 LLM 应用模式以及关注点差异来阐明可观测技术挑战,近期阿里云可观测推出了面向 LLM 应用的可观测解决方案以及最佳实践,一起来了解下吧。
企业 FinOps 实施不是一蹴而就的项目,如果您正在推进企业云原生 FinOps 落地,除了选择合适的技术手段,企业内部的流程和体系建设也尤为重要。
本文核心观点: • 基于大模型的 AI 原生应用将越来越多,容器和微服务为代表的云原生技术将加速渗透传统业务。 • API 是 AI 原生应用的一等公民,并引入了更多流量,催生企业新的生命力和想象空间。 • AI 原生应用对网关的需求超越了传统的路由和负载均衡功能,承载了更大的 AI 工程化使命。 • AI Infra 的一致性架构至关重要,API 网关、消息队列、可观测是 AI Infra 的重要组成。
RocketMQ 早期批处理模型存在一定的约束条件,为进一步提升性能,RocketMQ 进行了索引构建流水线改造,同时 BatchCQ 模型和 AutoBatch 模型也优化了批处理流程,提供了更简便的使用体验,快点击本文查看详情及配置展示~
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