自从ChatGPT发布后，各种基于大模型的产品也快速融入了普通人的生活中，但即便非AI从业者在使用过几次后也可以发现，大模型经常会胡编乱造，生成错误的事实。不过对于程序员来说，把GPT-4等大模型当作「代码辅助生成工具」来用的效果明显要比「事实检索工具」要好用很多，因为代码生成往往会涉及到复杂的逻辑分析等，所以也有人将这种推理（广义规划）能力归因于大型语言模型（LLM）的涌现。学术界也一直在就「LLM能否推理」这个问题争论不休。最近，计算机科学家、亚利桑那州立大学教授SubbaraoKambhampati（Rao）以「LLM真的能推理和规划吗？」（CanLLMsReallyReason&Pla
1.概述在深度学习对应的神经推理中经常涉及几个重要概念，TOPS、MIPS、DMIPS，MFLOPS，下文对其做对比说明。2.概念对比2.1MIPSMillionInstructionsPerSecond的缩写，每秒处理的百万级的机器语言instructions。这是衡量处理速度的一个指标。比如一个Intel80386电脑可以每秒处理3million到5million机器语言指令，那么我们就说80386是3~5MIPS的CPU。MIPS只是衡量CPU性能的指标。注意：这里的instructions指的是任意类型的，可能有取数据、译码、decimalnumbers相关等。与此同时，MIPS还是一
自从LLaMA被提出以来，开源大型语言模型（LLM）的快速发展就引起了广泛研究关注，随后的一些研究就主要集中于训练固定大小和高质量的模型，但这往往忽略了对LLM缩放规律的深入探索。开源LLM的缩放研究可以促使LLM提高性能和拓展应用领域，对于推进自然语言处理和人工智能领域具有重要作用。在缩放规律的指导下，为了解决目前LLM缩放领域中存在的不明确性，由DeepSeek的AI团队发布了全新开源模型LLMDeepSeekLLM。此外，作者还在这个基础模型上进行了监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），从而创建了DeepSeekChat模型。在性能方面，DeepSeekLLM67B在代码、数学和推
在上一篇中我们使用自己的数据集训练了一个yolov8检测模型，best.py。yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）-CSDN博客yolov8实战第二天——yolov8训练结果分析（保姆式解读）-CSDN博客接下要对best.py进行TensorRT优化并部署。TensorRT是一种高性能深度学习推理优化器和运行时加速库，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架
参考文章：Atlas中心推理卡23.0.RC3NPU驱动和固件安装指南02参考文章：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/quick-installation/23.0.RC3/quickinstg/800_3000/quickinstg_800_3000_0013.html文章目录版本配套表用户必读基础信息服务器配置信息注意事项不能混用安装方法安装场景说明实际操作安装流程确认操作系统获取软件包和配套表创建运行用户确认安装安装驱动确认安装方式基本系统兼容性要求环境检查三种方式选1，我们选择第一种以二进制文件安装（.run包安装）安装相关基础依赖
Llama2是开源LLM发展的一个巨大里程碑。最大模型及其经过微调的变体位居HuggingFaceOpenLLM排行榜（https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard）前列。多个基准测试表明，就性能而言，它正在接近GPT-3.5（在某些情况下甚至超过它）。所有这些都意味着，对于从RAG系统到Agent的复杂LLM应用程序，开源LLM是一种越来越可行和可靠的选择。一、Llama-2–7B不擅长从文本到SQL 最小的Llama2模型（7B参数）有一个缺点是它不太擅长生成SQL，因此它不适用于结构化分析示
这一次，人工智能算法在数学奥林匹克竞赛（IMO）上取得了重大成绩突破。在今天发表的国际权威期刊《自然》杂志最新一期上，论文《Solvingolympiadgeometrywithouthumandemonstrations》向世人介绍了AlphaGeometry，专家表示，这是人工智能朝着具有人类推理能力方向迈进的重要一步。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06747-5DeepMind 也在论文发表的第一时间将代码和模型开源，GitHub：https://github.com/google-deepmind/alphageomet
网络关系生成步骤1：在项目文件中导入networkx和matplotlib.pyplot。importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplt步骤2：使用networkx生成图表。步骤3：现在使用networkx.drawing的draw()函数来绘制图形。步骤4：使用matplotlib.pyplot的savefig(“filename.png”)函数将绘制的图形保存在filename.png文件中。importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltg=nx.Graph()g.add_edge(1,2)g.ad
摘要：本文整理自字节跳动基础架构工程师刘畅和字节跳动机器学习系统工程师张永强在本次CommunityOverCodeAsia2023中的《字节跳动Spark支持万卡模型推理实践》主题演讲。背景介绍在云原生化的发展过程中Kubernetes由于其强大的生态构建能力和影响力，使得包括大数据、AI在内越来越多类型的负载应用开始向Kubernetes迁移，字节内部探索Spark从Hadoop迁移到Kubernetes对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和Spark的部署演进大致可分为三个阶段：第一个阶段是完全基于YARN的离线资源管理，通过大规模使用YARN管理大数据集群，可以有效提高S
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
