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LLM 评估

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支撑开源LLM大模型的私有化部署,需要单机多个不同型号GPU混合使用的同学看过来

项目场景:为支撑开源LLM大模型的私有化部署,需要单机多个不同型号GPU的混合使用,度娘、GPT4和机器售后都不知道如何解决,自己动手解决,mark一下。问题描述有2台深度学习的工作站,分别有2张3090和2张4090,Qwen-14B-Chat轻松跑起,知识库检索等应用效果还可以,想提升到Qwen-72B-int4(官方要求最低48G显存),于是把4张卡集中到同一台机器(多级多卡也是可以的,但不是每个框架都支持分布式GPU),过程中遇到一些坑,度娘无混卡的案例,gpt4无帮助,2台工作站和4张gpu都是联想供货的,问售后技术的,说没有试过,不知道怎么弄😶,最终还是自己动手解决问题。fastg

ImageBind-LLM: Multi-modality Instruction Tuning 论文阅读笔记

ImageBind-LLM:Multi-modalityInstructionTuning论文阅读笔记Method方法BindNetworkRMSNorm的原理及与LayerNorm的对比RelatedWord/PriorWorkLLaMA-Adapter联系我们本文主要基于LLaMA和ImageBind工作,结合多模态信息和文本指令来实现一系列任务。训练中仅使用图像文本信息作为多模态信息提取能力的训练数据(onlyleveragethevision-languagedataformulti-modalityinstructiontuning)。Github代码link.Method方法对于一

LLM大模型推理加速 vLLM;docker推理大模型;Qwen vLLM使用案例;模型生成速度吞吐量计算

参考:https://github.com/vllm-project/vllmhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/645732302https://vllm.readthedocs.io/en/latest/getting_started/quickstart.html##文档1、vLLM这里使用的cuda版本是11.4,teslaT4卡加速原理:PagedAttention,主要是利用kv缓存2、qwen测试使用:注意:用最新的qwen7Bv1.1版本的话,vllm要升级到最新0.2.0才可以(https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen

ios - 如何评估类中每个函数的时间

我的UIViewController加载速度相当慢。viewdidload里面有几个init函数。我想弄清楚哪个函数消耗了这么多时间。你知道如何评估特定类中每个函数的时间吗?我使用iOS7,XCODE5。更具体地说,我的UIViewController包含一个UITableView。一开始,我认为为UITableView加载数据需要这样的时间。但是,这个UITableView的加载时间就没有那么多了。我在ViewDidLoad的第一个点放了一个等待对话框,然后当UITableView结束加载时,我删除了这个对话框。这个对话自出现以来,很快就结束了。问题是为什么UIViewControl

AIGC大模型必备知识——LLM ,你知道它是如何训练的吗?小白必读深度好文

Look!👀我们的大模型商业化落地产品📖更多AI资讯请👉🏾关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑👩🏼‍🏫近年来,人工智能(AI)领域经历了令人瞩目的增长,尤其是自然语言处理(NLP)。你知道是什么推动了NLP领域的这种飞速发展吗?没错,那就是大型语言模型LLM。这些模型可能会彻底改变我们与科技的互动方式!以OpenAI的GPT-3.5为例,它的火爆程度展示了大型语言模型在人工智能领域的重要性。这些模型是如何工作的呢?它们为何如此流行?在本文中,我们将探究大型语言模型的世界:了解它们的定义、训练方式,探讨它们迅速流行的奥秘,并介绍一些常见的大型语言模型实例。同时,我们还将探讨这些模型面临的挑

面向零信任架构的访问安全态势评估

伴随着“云大物移”等新兴IT技术的快速发展,企业数字化转型使得IT业务的网络环境更加复杂多样,企业数字资源的安全防护正面临着前所未有的压力与威胁。零信任安全架构放弃了传统基于“边界”的安全模型,以访问上下文的安全态势感知为基础,建立了以身份为中心的安全访问框架,按照企业的统一安全策略,对数据、应用和服务等数字资源实施动态、风险自适应的访问控制。态势感知(SituationAwareness,SA)是指“在一定的时间和空间范围内,对目标环境中各组成成分的感知、理解,以及对它们未来变化的预测”,该领域最初的研究成果来自美军指挥控制系统的相关项目,Endsley 将态势感知描述为一个包含3层模型的信

ios - if语句Objective-C中的评估(NSIntegers)

我有疑问,为什么它能正常工作:NSIntegerrow=indexPath.row;NSIntegerpreloadTrigger=self.nodes.count-20;if(row>=preloadTrigger){[self.loaderloadNextposts];}这不会(只是跳过if语句):if(indexPath.row>=self.nodes.count-20){[self.loaderloadNextposts];}当self.nodes.count-20的值为负时。然而,当表达式的值为正数时,它总是工作正常。一个非常奇怪的行为,因为我看不到两个表达式的语义差异。更新

C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 人脸检测&人脸图像质量评估

目录效果模型信息yolo_free_huge_widerface_192x320.onnxface-quality-assessment.onnx项目代码frmMain.csFreeYoloFaceFaceQualityAssessment.cs下载C#OpenCvSharpDNNFreeYOLO人脸检测&人脸图像质量评估效果模型信息yolo_free_huge_widerface_192x320.onnxInputs-------------------------name:inputtensor:Float[1,3,192,320]-----------------------------

2024年甘肃省职业院校技能大赛 “信息安全管理与评估”赛项样题卷③

2024年甘肃省职业院校技能大赛“信息安全管理与评估”赛项样题卷③第一阶段模块一网络平台搭建与设备安全防护任务1网络平台搭建(50分)任务2网络安全设备配置与防护(250分)第二阶段网络安全事件响应第一部分网络安全事件响应任务1应急响应第二部分数字取证调查任务2计算机单机取证第三部分应用程序安全任务3代码审计第三阶段任务书第一部分网站(45分)第二部分应用系统(30分)第三部分应用服务器1(165分)第四部分应用服务器2(30分)第五部分应用服务器3(30分)第六部分理论技能与职业素养(100分)2024年甘肃省职业院校技能大赛高职学生组电子与信息大类信息安全管理与评估赛项样题三竞赛需要完成三

AI大模型时代下运维开发探索第二篇:基于大模型(LLM)的数据仓库

在SREWorks社区聚集了很多进行运维数仓建设的同学,大家都会遇到类似的挑战和问题:数仓中存储大量数据消耗成本,但很多存储的数据却并没有消费。进数仓的ETL学习成本高、管理成本高,相关同学配合度低,以及上游结构改动后ETL却迟迟无人调整。数仓中数据的时效性、准确性问题,导致很多场景无法完全依赖数仓展开。上面的种种让推广数仓的同学很犯难:明明花了大力气构建了统一数仓,但却又受限于各种问题,无法让其价值得到完全的落地。本文旨在阐述一种基于LLM的数仓构建方案,从架构层面解决上述的三个问题。一、方案设计从需求出发,再次思考一下我们进行运维数仓构建的初衷:用一句SQL可以查询或统计到所有我们关注的运