1.TensorRT-LLM编译模型1.1TensorRT-LLM简介使用TensorRT时，通常需要将模型转换为ONNX格式，再将ONNX转换为TensorRT格式，然后在TensorRT、TritonServer中进行推理。但这个转换过程并不简单，经常会遇到各种报错，需要对模型结构、平台算子有一定的掌握，具备转换和调试能力。而TensorRT-LLM的目标就是降低这一过程的复杂度，让大模型更容易跑在TensorRT 引擎上。需要注意的是，TensorRT针对的是具体硬件，不同的GPU型号需要编译不同的TensorRT格式模型。这与ONNX模型格式的通用性定位显著不同。同时，TensortR
自C++11过渡以来，GCC输出警告“条件表达式中的枚举和非枚举类型”。我想了解此警告背后的原因。比较枚举常量有什么危险？很明显我们可以通过以下方式摆脱这个警告-Wno-enum-compare通过显式转换为整数类型但为什么这么麻烦？就个人而言，我一直努力编写无警告代码，通常默认发出的警告是非常合理的。例如，它认为比较有符号和无符号整数是危险的。但是使用枚举是广泛使用的惯用C++元编程。我不知道有任何替代方案，它同样具有可读性、简明扼要且不需要任何实际存储空间。举一个具体的例子:下面的元函数会出现什么问题，以至于警告就足够了？templatestructMaxSize;template
近期，零一万物Yi系列模型家族发布了其多模态大模型系列，**YiVisionLanguage（Yi-VL）**多模态语言大模型正式面向全球开源。凭借卓越的图文理解和对话生成能力，Yi-VL模型在英文数据集MMMU和中文数据集CMMMU上取得了领先成绩，展示了在复杂跨学科任务上的强大实力。基于Yi语言模型的强大文本理解能力，只需对图片进行对齐，就可以得到不错的多模态视觉语言模型——这也是Yi-VL模型的核心亮点之一。在架构设计上，Yi-VL模型基于开源LLaVA架构，包含三个主要模块：VisionTransformer（简称ViT）用于图像编码，使用开源的OpenClipViT-H/14模型初始
去年4月，威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学研究者共同发布了LLaVA（LargeLanguageandVisionAssistant）。尽管LLaVA是用一个小的多模态指令数据集训练的，却在一些样本上展示了与GPT-4非常相似的推理结果。10月，LLaVA-1.5重磅发布，通过对原始LLaVA的简单修改，在11个基准上刷新了SOTA。现在，研究团队宣布推出LLaVA-1.6，主要改进了模型在推理、OCR和世界知识方面的性能。LLaVA-1.6甚至在多项基准测试中超越了GeminiPro。demo地址：https://llava.hliu.cc/项目地址：https://gith
无注意力大模型Eagle7B：基于RWKV，推理成本降低10-100倍在AI赛道中，与动辄上千亿参数的模型相比，最近，小模型开始受到大家的青睐。比如法国AI初创公司发布的Mistral-7B模型，其在每个基准测试中，都优于Llama213B，并且在代码、数学和推理方面也优于LLaMA134B。与大模型相比，小模型具有很多优点，比如对算力的要求低、可在端侧运行等。近日，又有一个新的语言模型出现了，即7.52B参数Eagle7B，来自开源非盈利组织RWKV，其具有以下特点：基于RWKV-v5架构构建，该架构的推理成本较低（RWKV是一个线性transformer，推理成本降低10-100倍以上）；
一、查看操作系统查看麒麟操作系统的版本及小版本号nkvers二、根据当前的版本选择对应的离线npm包下载路径：Indexof/NS/V10/V10SP2/os/adv/lic/base/x86_64/Packages/下载对应的介质 三、安装将介质拷贝到服务器中，并打开到目录位置，通过yum进行安装yumlocalinstall-y./*.rpm安装成功后，可修改nginx配置文件，并启动nginx服务systemctlstartnginx
我有带pythonapi的Tensorflow并获得了这些检查点模型文件:model.ckpt-17763.data-00000-of-00001model.ckpt-17763.indexmodel.ckpt-17763.meta但在集成到生产环境时我想要一个C/C++共享库(.so文件)。所以我需要加载这些模型文件并使用C++代码进行推理并编译为共享库。是否有一些教程或示例可以执行此操作？ 最佳答案 您可以按照here给出的说明编写C++代码来加载和使用您的图表。您可以使用文件here在TF存储库之外使用tensorflow创建
OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能，在42种语言上的单词错误率(WER)低于30％。尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术，1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中，我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍，同时在数学上确保完全取得与原模型相
起因背景平常需要写用Python写一些脚本处理数据但是工作的环境比较特殊开发环境是有互联网环境的部署环境是隔离环境没有互联网所以记录一下处理的方案安装流程1.全部安装将当前电脑环境的所有库全部导出首先将本地的所有库导出到一个文本文件中(本地可能是pip也可能是pip3)pipfreeze>requirements.txt接着在目录下新建一个目录保存我们的文件(这里文件夹名称叫DIR)将requirements.txt中的库列表下载到本地文件夹(本地可能是pip也可能是pip3)pipwheel-wDIR-rrequirements.txtpipdownload-dDIR-rrequiremen
gptcompletion=openai.ChatCompletion.create(#model="gpt-3.5-turbo",model='gpt-4',messages=[{"role":"system","content":'''Youareahelpfulassistant...'''},{"role":"user","content":f'''Theinputquestionis:{question}Forexample,youranswershouldbelikethis:...'''}])print(completion.choices[0].message["content
