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- 天翼云CPU实例部署DeepSeek-R1模型最佳实践结合多样化硬件优势与开放生态,英特尔通过经济、可扩展的方案,将AI能力无缝延伸至云端与边缘。 其中,xFasterTransformer(xFT)是英特尔官方开源的AI推理框架,专为大语言模型在至强®平台上深度优化。xFT不仅支持多种数据精度(FP16、BF16、INT8、INT4),还能利用多CPU节点实现分布式部署,显著提升推理性能并降低成本。
- 模型的国产化适配与性能加速主流模型适配结果示例: 多数模型基于升腾的训练可达A800的90%以上,举例如下: Llama3-8B-instruct、ChatGLM3-6B 性能对标可达90% Qwen2-72B-Instruct 性能对标可达100% 部分模型基于升腾910B的推理可达A800的80%以上,举例如下: Qwen-1.8B-Chat 性能对标可达110.32% Llama2-13B-Chat 性能对标可达91.28% 主流适配模型清单参考如下: 大语言: DeepSeek:DeepSeek-R1系列、DeepSeek-V3
- 函数+APIG：处理文件上传本章节以NodeJS和Python语言为例,指导用户如何开发后端解析函数,获取上传的文件。 应用场景 端侧文件上传云主机器是Web和App应用的一类场景,例如服务运行日志的上报,Web应用图片上传等,函数可作为后端,结合APIG提供通用的API处理这类场景。 约束与限制 单次请求上传文件大小不超过6MB。 函数逻辑处理时间不超过15分钟。 操作步骤 创建函数。 登录函数工作流控制台,在左侧导航栏选择“函数 > 函数列表”,单击“创建函数”。
- CT-LLM-Inference安装与使用利用参数初始化大语言模型接口LLM,'model'即上面步骤(1)提供的模型文件地址;'kv_cache_distributed_size'是可用于上下文并行存储的计算单元(GPU)数量,数量越多,可生成的序列长度越长。
- 逻辑解码（wal2json）本小节主要介绍RDS-PostgreSQL的wal2json插件使用方法。 操作场景 RDS-PostgreSQL支持 wal2json插件,可以将逻辑日志文件输出为JSON格式供您查看。 前提条件 请确保您的实例内核大版本满足,本插件所支持的内核版本,请参考支持的版本插件列表。 注意事项 wal2json插件默认自带,无需创建。 使用示例 -- 1.执行如下命令建表及初始化插件。
- 使用大模型学习机微调自己的图像生成模型(3)LoRA:在原模型的cross-attention网络结构中插入多个小网络结构,与原模型结构并行执行。实践证明这种结构的效果要优于Hypernetwork,因此LoRA是当前最主流的微调方案。模型大小约几十MB。 (4)Dreambooth:对整个原模型的参数进行微调,训练成本高,生成的模型相当于一个新的基础大模型。模型大小约几GB。 已有LoRA模型如何加载可参考图像生成模型使用最佳实践。 本文以Textual Inversion方式为例,介绍通过私有数据微调模型并进行图像生成的流程。
- 模型介绍本文为您介绍一站式智算服务平台的部分热门模型。 一站式智算服务平台部分热门模型详见模型介绍,需要查看全部模型信息,可通过模型广场获取。
- 基于CPU的AI推理加速技术在天翼云EMR云主机上的应用2.2.2 xFasterTransformer xFasterTransformer(xFT)是由英特尔官方开源的AI推理框架,为大语言模型(LLM)在英特尔®至强®硬件平台上提供了一种深度优化的解决方案。xFT支持AVX-512与AMX,并可在AMX上获得极致的推理性能。xFT目前支持的接口与模型如下: (更新时间:2024-04-09) xFT还可支持多种数据类型,满足用户对不同精度的需求。
- 相关模型本章节主要介绍翼MapReduce的相关模型操作。 多租户相关模型 多租户相关模型如下图所示。 上图中涉及的概念如下表所示。 相关概念说明 概念 说明 用户 用户是拥有用户名,密码等帐号信息的自然人,是大数据集群的使用者。多租户相关模型图中有三个不同的用户:用户A、用户B和用户C。 角色 角色是承载一个或多个权限的载体。权限是限定在具体对象上的,例如对HDFS中的“/tenant”目录的访问权限,这里权限就限定在“/tenant”目录这个具体对象上。
- 使用大模型学习机微调自己的文本生成模型本文向您介绍使用大模型学习机微调自己的文本生成模型。 前提条件 大模型学习机预装了Llama 2-7b-chat模型与stable-diffuison-base-v2.1模型,以及配套的开源服务框架text-generation-webui与stable-diffuison-webui,使您不需单独进行下载模型与配置环境。 云主机开通与如何登录网页页面参见部署文档。 1. 模型微调简介 由于基础大模型参数量极多,训练需要的资源量极大,因此基于基础大模型进行微调的小模型应运而生。
- 在天翼云使用Ollama运行DeepSeek的最佳实践-7B等版本本节先简要介绍DeepSeek的基本信息,接着详述了如何在GPU云主机中运行deepseek-r1-7b模型,最后对不同模型的硬件配置进行推荐。 什么是DeepSeek DeepSeek 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型(LLM),由深度求索(DeepSeek)公司开发。它能够处理自然语言理解、生成、翻译、问答等多种任务。在目前大模型主流榜单中,DeepSeek-V3 在开源模型中位列榜首,与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。
- 在天翼云使用Ollama运行DeepSeek的最佳实践-7B等版本本节先简要介绍DeepSeek的基本信息,接着详述了如何在GPU云主机中运行deepseek-r1-7b模型,最后对不同模型的硬件配置进行推荐。 什么是DeepSeek DeepSeek 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型(LLM),由深度求索(DeepSeek)公司开发。它能够处理自然语言理解、生成、翻译、问答等多种任务。在目前大模型主流榜单中,DeepSeek-V3 在开源模型中位列榜首,与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。
- DeepSeek模型调用-快捷版例如下图中模型ID为 : 4bd107bff85941239e27b1509eccfe98DeepSeek模型版本选择参考:DeepSeek-R1:适合需要高级推理能力和高精度的复杂任务,如科研、金融建模等。响应时间相对长。DeepSeek-V3:适合需要快速响应和高性价比的通用自然语言处理任务,如智能客服、内容生成等。响应时间相对短。手动验证key的可用性下列请求为DeepSeek-R1-升腾版请求样例,如果正常返回deepseek回答,代表没有问题。
- 容器中域名解析的最佳实践Pod的DNS配置策略 Kubernetes支持以下特定Pod的DNS策略,这些策略由Pod规约中的dnsPolicy字段设置: "Default" : Pod继承其所在的节点的/etc/resolv.conf名称解析配置,域名解析行为与节点完全一致 "ClusterFirst" : Pod规约中默认采用此配置,通过此配置Pod可以通过云容器引擎的提供的CoreDNS服务解析Service名称。
- 基于RAGFlow和QWQ:32b构建本地知识库配置知识库详细信息,包括文档语言、文档解析器、块Token数等,这里使用默认参数,文档语言可根据原始数据类型选择,Token数设置为1024。在数据集中上传本地文档配置知识库,RAGFlow支持本地和S3上传文档,我们这里以本地上传文件为例:点击新增文件,添加我们的本地文档,点击确定。 解析我们添加的文档,解析状态显示为“成功”后即可引用该文档进行问答了。新建聊天助理进行问答测试:进入聊天界面,点击新建助理。填写基本信息后和选择关联知识库,点击“确定”即可创建聊天助手。
- 通过Python语言连接实例本章节介绍了通过Python语言连接GeminiDB Influx实例的方法。 前提条件 已安装InfluxDB的Python客户端。
- TeleChat-12B本文为您详细介绍星辰语义大模型TeleChat-12B。 模型简介 星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型,TeleChat-12B模型基座采用3万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练。TeleChat-12B-bot在模型结构、训练数据、训练方法等方面进行了改进,在通用问答和知识类、代码类、数学类榜单上相比TeleChat-7B-bot均有大幅提升。
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