多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
锁是解决这些问题的传统方法,而无锁化编程是一种更高级但复杂的技术,它能够在某些情况下提供更优的性能和可扩展性。正确选择和实现适合应用场景的并发策略,是高效多线程编程的关键。本文由作者带着大家一起学习无锁化编程。
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架,其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等,一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率,另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
你的useMemo真正为你的项目带来了多少性能上的优化?由于useMemo和useCallback类似,所以本文全文会在大部分地方以useMemo为例,部分例子使用useCallback帮助大家更好的理解两个hooks。
这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。
本文介绍了AutoMQ基于Regional ESSD构建的十倍降本云原生,降低成本并提供无限容量,通过将存储层分离,使用ESSD作为WAL,OSS作为主存储,实现了成本降低和性能优化。此外,它利用弹性伸缩和抢占式实例,减少了70%的计算成本,并通过秒级分区迁移实现了高效弹性。而且,AutoMQ与Apache Kafka相比,能实现10倍成本优化和百倍弹性效率提升,且完全兼容Kafka API。
随着互联网从 Web 2.0 迈进到 AI 时代,用户和互联网的交互方式,AI 时代下互联网的内容生产流程都发生了显著的转变,这对基础设施(Infra)提出了新的诉求,也带来了新的机遇。Infra 包含的内容非常丰富,本文仅从网关层面分享笔者的所见所感所悟。