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本文深入解析投机解码(Speculative Decoding)技术在大模型推理中的工程实现。通过草稿-验证双模型架构(如7B+70B组合)与自适应接受率算法,在LLaMA-2-70B上实现2.8倍加速,首token延迟从850ms降至210ms。创新性提出多分支投机树结构,使接受率达72%,相比标准方法提升15个百分点。完整实现包含投机采样、验证策略和服务化部署方案,在某大模型API平台替代vL
本教程详细介绍了从理论到实践的完整适配流程,通过FP8到BF16的精度转换和FlashMLA加速技术,可实现约3.5倍的性能提升,同时保持模型精度损失小于0.3%。建议开发者根据实际业务场景调整分块策略和混合精度配置,以达到最优部署效果。
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vLLM-Omni是一款专为全模态模型设计的高效推理引擎,支持文本、图像、音频、视频等多种模态输入输出。相比传统自回归架构,它采用异构模型流水线和Stage拆分技术,显著提升推理性能。文章介绍了其架构特点,包括多模态处理能力、并行推理加速和资源优化机制,并以Qwen2.5-Omni模型为例展示了分阶段部署实践。作为大模型应用开发的关键工具,vLLM-Omni在吞吐量和延迟优化方面表现出色,是处理复
在生成式人工智能从实验室研究迈向大规模生产应用的过程中,推理引擎的效率成为了关键制约因素。长久以来,这一领域由 NVIDIA GPU 及其成熟的 CUDA 生态主导。但随着全球 AI 算力需求持续呈现指数级增长,推动算力供应多元化已成为行业共同趋势。华为昇腾系列 AI 处理器——尤其是 Atlas 800 A2(搭载 Ascend 910B 芯片)集群——凭借其在 FP16/BF16 混合精度计算
随着昇腾CANN全面开源开放,昇腾在和客户联创达成商业目标的过程中自身也在不断成长进步,一方面CANN吸纳了客户实践中的声音,对易用性、功能满足度、性能等层面积极改进;另一方面客户也将自身的一部分实践内容分享贡献到CANN开源社区,进一步推动了CANN的生态满足度。我们将这过程中诞生的新功能特性、算子开发实践、推理和训练部署实践总结成了20篇文章分享给大家,相信开发者们能通过这些文章有所借鉴和收获
当尝试启动 IntelliJ IDEA 时,可能会遇到错误提示“Cannot collect JVM options”,导致无法正常启动 IDE。尝试以管理员身份运行 IDEA,或检查 IDEA 安装目录及其配置文件的读写权限。如果以上方法无效,可以尝试完全卸载 IDEA 并重新安装。确保卸载时删除所有相关配置文件和缓存目录,通常位于用户目录下的。确保该文件内容格式正确,避免出现非法字符或错误的配
Qwen3-235B模型用Atlas 800I A3或Atlas 800T A3均可部署,本文档以Atlas 800T A3为例,记录了使用SGLang框架部署Qwen3-235B模型的1P2D(一个Prefill节点和两个Decode节点)配置方案。该配置针对大规模语言模型推理场景进行了优化,特别适用于需要高吞吐量的生产环境。
在人工智能模型开发与部署过程中,模型评测是验证模型性能、精度及可靠性的关键环节。随着昇腾计算设备在AI计算中的广泛应用,开发者常需将训练好的模型迁移至NPU平台进行推理加速与效能验证。本文系统介绍在昇腾NPU硬件环境下,使用魔搭EvalScope框架开展多维度模型评测的完整流程,涵盖环境配置、多种评测后端工具的使用、结果可视化及性能压测方法,旨在为开发者提供一套可复现的标准化评测方案。
借助CANN工具msOpGen生成自定义算子工程,在此基础上进行算子开发和实现,参考文档《基于自定义算子工程的算子开发。