作者｜kipply翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川‍‍本文详细阐述了大型语言模型推理性能的几个基本原理，不含任何实验数据或复杂的数学公式，旨在加深读者对相关原理的理解。此外，作者还提出了一种极其简单的推理时延模型，该模型与实证结果拟合度高，可更好地预测和解释Transformer模型的推理过程。为了更好地阅读本文，读者需了解一些Transformer模型的相关先验知识，比如《图解Transformer》的大部分内容。另外，了解与本文相关的参数计数文章也能更好地帮助读者理解本文内容。本文主要包括以下内容：kv缓存(kvcache)解释了在推理过程中缓存自注意力向量所带来的性能优化效果，以及可能导致的权衡

作者｜kipply翻译｜杨婷、徐佳渝、贾川‍‍本文详细阐述了大型语言模型推理性能的几个基本原理，不含任何实验数据或复杂的数学公式，旨在加深读者对相关原理的理解。此外，作者还提出了一种极其简单的推理时延模型，该模型与实证结果拟合度高，可更好地预测和解释Transformer模型的推理过程。为了更好地阅读本文，读者需了解一些Transformer模型的相关先验知识，比如《图解Transformer》的大部分内容。另外，了解与本文相关的参数计数文章也能更好地帮助读者理解本文内容。本文主要包括以下内容：kv缓存(kvcache)解释了在推理过程中缓存自注意力向量所带来的性能优化效果，以及可能导致的权衡

整体运行架构StableDiffusion模型搭建首先下载diffusers，然后安装，命令如下：gitclonehttps://github.com/huggingface/diffusers.gitpipinstalldiffuserscddiffuserspipinstall.ubuntu和win系统下都可以文生图，图生图代码和训练好的模型见百度网盘（训练好的模型很大，十几个g）修改txt2jpg_inference.ipynb中model_id为本地model地址，prompt为提示词，negative_prompt中添加具体描述，用逗号分开，对结果的影响权重比例依次减少：：结果：修改

大模型离线推理  特点介绍大数据离线推理大模型离线推理（Batch推理）是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程，具有如下特点：一次对一批数据进行推理，数据量通常是海量的，所以计算过程通常是离线计算；推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理；作业规模通常较大，采用分布式计算，消耗大量计算资源；相比于在线推理，离线推理对延迟的要求并不高，主要关注吞吐和资源利用率。  关键挑战GPUMemoryWall图片大模型离线推理的关键挑战—GPUMemoryWall第一个挑战是内存的挑战，机器学习的模型越来越大，尤其是继Transformers类的模型后，模型大小迅猛增长。

在RK3588上使用Gstreamer做推拉流并推理记录基础环境角色版本rknn-toolkit21.2.0python3.7.31.视频流使用结构视频流拉取：video/rtsp/camera!decoder!videoconvert!appsink视频流推流或显示：appsrc!display推理结构：appsink——rknn.inference(model)——appsrc2.环境安装2.1Gstreamer安装apt-getupdateapt-getinstalllibgstreamer1.0-devlibgstreamer-plugins-base1.0-devlibgstream

直接用diffusers的pipeline:importosfromdiffusersimportOnnxStableDiffusionPipeline,OnnxRuntimeModelfromdiffusersimportDDIMScheduler,LMSDiscreteScheduler,PNDMScheduler,DPMSolverMultistepSchedulerfromtransformersimportCLIPTextModel,CLIPTokenizermodel_dir="/mnt/f/deep_learning/onnx_model/stable_diffusio_v1.5

背景AIGC是人工智能计算领域里发展迅速的重要业务。StableDiffusion是其中最热门的开源模型，受到广泛关注。然而，随着应用场景不断扩大，StableDiffusion所面临的推理时延和计算成本问题也越来越突出。简介PAI-Blade是PAI推出的通用推理优化工具，可以通过模型系统联合优化，使模型达到最优推理性能。PAI-Blade依托于完全动态尺寸的AI编译器BladeDISC 和 基于深度学习自动调度的高性能计算库BlaDNN，为包括图像生成模型StableDiffsuion,大语言模型LLM,大规模稀疏推荐模型CTR,语音识别模型ASR等等在内的众多模型提供自动的高性能推理优化

归结推理思考题归结演绎推理谓词公式的范式前束型范式Skolem范式（斯克林范式）谓词公式G化为Skolem标准型的步骤子句与子句集谓词公式分别化成子句集归结推理方法命题逻辑中的归结原理归结原理谓词逻辑的归结原理归结原理利用归结原理进行定理证明“快乐学生”问题利用归结原理进行定理证明应用归结原理进行问题求解归结原理的特点思考题问题：设A，B，C三人中有人从不说真话，也有人从不说假话。某人向这三人分别提出同一个问题：谁是说谎者？A答：“B和C都是说谎者”；B答：“A和C都是说谎者”；C答：“A和B中至少有一个是说谎者”。求谁是老实人，谁是说谎者？答案：C是老实人，A、B是说谎者。归结演绎推理鲁滨逊

ChatGLM-6B自3月发布以来，在AI社区爆火，GitHub上已斩获29.8k星。如今，第二代ChatGLM来了！清华KEG和数据挖掘小组（THUDM）发布了中英双语对话模型ChatGLM2-6B。图片项目地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BHuggingFace：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b最新版本ChatGLM2-6B增加了许多特性：-基座模型升级，性能更强大-支持8K-32k的上下文-推理性能提升了42%-对学术研究完全开放，允许申请商用授权值得一提的是，在中文C-Eval榜单中，ChatG

我们想用Go实现我们的业务逻辑，但是我们找不到任何好的Go规则引擎/推理引擎实现。有没有人有任何经验或建议？ 最佳答案 有一个项目旨在在Go中实现ISOProlog编译器:GoLog.我还没有测试过它，但考虑到它实现了一些基本的Prolog，这应该是一个非常强大的基于规则的推理引擎，AFAIS。否则，在godoc.org处搜索“rule”还产生了一堆包:godoc.org/?q=rule 关于go-Go有没有规则引擎/推理引擎，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：