vLLM是一个用于大语言模型服务的高性能框架。高吞吐量：通过优化的推理引擎，vLLM能够处理大量并发请求。低延迟：采用创新的调度算法，最小化请求的等待时间。兼容性：支持多种流行的语言模型，如GPT、LLaMA、OP...
最近在给我们的客户私有化部署我们的TorchV系统，客户给的资源足够充裕，借此机会记录下部署千问72B模型的过程，分享给大家！_qwen2-72b-instruct...
本文研究了如何在推理时利用额外计算资源来提高大型语言模型（LLM）的性能，并通过实验验证了这种方法的有效性。具体来说，作者提出了一个自适应的“最优计算”策略，可以根据问题难度动态地选择不同的测试时间计算方法，从而...
OpenAI推出了o1，这是一种通过强化学习训练的大型语言模型，专门用于进行复杂的推理任务。o1在回答问题之前会“思考”，能够在响应用户之前生成一条长的内部思维链。在编程竞赛问题（Codeforces）中，OpenAIo1的排名在89%分位，位列美国数学奥...
特定的ChatLanguageModel和StreamingChatLanguageModel实现（请参见“可观测性”列）允许配置ChatModelListener，用于监听以下事件：对LLM的请求LLM的响应错误这些事件包含的属性包...
我们为LLM确立了一个跨模型的统一工具调用API。有了它，你就可以在不同的模型上使用相同的代码，在Mistral、Cohere、NousResearch或Llama等模型间自由切换，而无需或很少需要根据模型更改工具调用相关的代码。此外，我们还在...
RAG这一章我们集中看下精排的部分。粗排和精排的主要差异其实在于效率和效果的balance。粗排和精排的主要差异其实在于效率和效果的balance。粗排模型复杂度更低，需要承上启下，用较低复杂度的模型...
随着大语言模型(LLMs)规模和复杂性的增长，寻找减少它们的计算和能耗的方法已成为一个关键挑战。一种流行的解决方案是量化，其中参数的精度从标准的16位浮点(FP16)或32位浮点(FP32)降低到8位或4位等低位格式。虽然这种方法显...
关注TechLead，复旦AI博士，分享AI领域全维度知识与研究。拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智能实验室成员，国家级大学生赛事评审专家，发表多篇SCI核心期刊学术论文，上亿营收AI产品研发负责人。利用Ollama本地LLM（大语言模型）...
Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。以下是其主要特点和功能概述：简化部署：Ollama目标在于简化在Docker容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户...