暂无搜索历史
我们通常在做大模型应用处理时,常规单一请求的输入问题→等待模型返回→得到答案,一切都很顺畅,但如果有 10 个人、100 个人同时请求,就会出现我们经常遇到的并...
在AI应用开发过程中,我们常面临“重复造轮子”、“流程碎片化”、“技术门槛高”三大绊脚难题,不同场景需重新编写数据处理、工具调用逻辑,非专业人员难以参与,复杂流...
最近大模型的算法理论着实让大家CPU都要冒烟了,缓缓换一些简单的动手实操,体验一下大模型的趣味,我们前期把 Transformer 架构、分词器工作原理、模型推...
最近在实际应用的基础上深挖了一些算力和显存的底层业务,也被各种烧脑的计算算法折腾的心力交瘁,在这个过程中,我们基本都要么依赖笨重的专业数学软件,要么手动逐行推导...
医疗行业对准确性、合规性、安全性有着极高的要求,大模型在医疗场景,如病历撰写、医嘱辅助、医学科普、诊断建议参考等,不能简单直接的“输入-输出”,否则可能出现医疗...
大模型的应用,算力成了我们逃脱不开的话题,往往我们在谈到模型应用这个事情,算力焦虑似乎成了我们都会遇到的痛点。不仅是我,我相信都会陷入“算力要显卡、加卡即提效”...
代表模型:GPT 系列、LLaMA 系列、Qwen 系列等。 主要应用场景:自然语言生成任务,包括智能对话、文本创作、内容摘要、代码生成等。 核心特点:
在日常工作场景中,批量处理合同、报告类文档是高频刚需,传统人工逐份阅读、总结、分类的模式,不仅耗时耗力、易漏关键信息,还存在敏感数据泄露风险。而基于本地批量文档...
大模型的运行本质上是一条从静态存储到动态智能的完整技术链路。整个过程始于硬盘中保存的模型权重与配置文件,这些静态数据在启动时被加载至系统内存,并由CPU完成初步...
在大模型的训练与推理过程中,我们应该经常会看到GEMM,General Matrix Multiply and Accumulate,就是矩阵乘加运算,GEMM...
显卡的核心是图形处理器,也就是我们常说的GPU,全称Graphics Processing Unit,它和 CPU 的本质区别是并行计算架构,CPU 擅长复杂的...
我们需要在 10 台 RTX 4090 组成的算力集群上部署 Qwen-14B大模型,支撑日均 10 万次用户对话推理请求,核心痛点:
在大模型落地实践中,我们都会面临一个共性困惑:明明显卡算力达标、模型量化适配,实际运行时却始终跑不满算力,甚至出现卡顿、显存溢出等问题。前文我们已详解算力指标(...
对大模型而言,算力核心体现在“单位时间内完成矩阵乘法、注意力计算等核心操作的次数”。
在大模型本地化部署的学习路上,我们都会经历懵懵懂懂、茫然无措的阶段,不是被五花八门的模型给整迷糊了,就是被一系列硬件适配问题困住:模型参数与显存占用到底如何精准...
在当下购物形式日益丰富、消费需求愈发多元的浪潮中,个性化推荐已成为连接用户与商品的核心纽带,直接影响用户体验与平台转化效率。然而,推荐系统的优化始终面临一对核心...
推荐系统是连接用户与信息的桥梁,核心目标是在海量信息中为用户精准匹配其感兴趣的内容、商品或服务,广泛应用于电商行业、内容平台、生活服务等场景。其核心价值体现在:
随着大模型技术的普及,不管是企业开发者还是个人爱好者,都绕不开一个核心抉择:大模型到底该放在自己的设备上跑,还是直接调用云端服务商提供的接口?这个问题其实很好理...
今天的核心目的就是为了做一个超长上下文处理的实践,我们常用的模型LLaMA-2 默认上下文长度为 4096 tokens,原生不支持滑动窗口!强行设置 conf...
我们应该也遇到过这样的情况,在和模型应用沟通的过程中,聊着聊着它就忘了开头的要求;或者让模型工具分析一本几百页的电子书,它只记住了最后几页的内容?我们也反复讨论...
暂未填写学校和专业
暂未填写个人网址