llm推理GPU云服务器的相关内容

阿里云文档 2025-03-10

基于异构机密计算实例构建安全大语言模型推理环境

随着大语言模型技术的普及，越来越多的企业开始尝试利用该技术来提升业务能力。因此，如何构建安全的大模型推理服务，确保推理过程中的数据安全，已成为企业关注的热点话题。本文将介绍如何基于阿里云异构机密计算实例及Confidential AI方案（以下简称CAI），快速构建安全的大语言模型推理环境。

阿里云文档 2025-02-19

使用vLLM镜像快速构建模型的推理环境

在GPU的实例上部署vLLM镜像后，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分类或分析等自然语言处理业务场景，您无需深入了解底层硬件，也无需额外配置即可开箱即用。本文为您介绍如何在GPU实例上使用vLLM容器镜像来快速构建大语言模型的推理服务。

阿里云文档 2024-12-27

在GPU实例上配置DeepGPU-LLM容器镜像后，可以帮助您快速构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景，您无需深入了解底层的硬件优化细节，镜像拉取完成后，无需额外配置即可开箱即用。本文为您介绍如何在GPU实例上使用DeepGPU-LLM容器镜像构建大语言模...

文章 2024-12-04 来自：开发者社区

MIT韩松团队长上下文LLM推理高效框架DuoAttention：单GPU实现330万Token上下文推理

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的部署和应用正变得日益广泛。然而，随着模型规模的扩大，尤其是在处理长上下文时，计算和内存需求也急剧增加。这一挑战在实际应用中尤为突出，因为长上下文的处理对于许多任务（如文档摘要、问答系统等）至关重要。为了解决这一问题，麻...

阿里云文档 2024-07-01

部署GPU共享推理服务

在某些场景下，您可能需要将多个模型推理任务共享在同一块GPU以提高GPU的利用率。本文以模型类型为Qwen1.5-0.5B-Chat，GPU类型为V100卡为例，演示如何使用KServe部署GPU共享的模型推理服务。

问答 2024-03-20 来自：开发者社区

LLM大语言模型有个100并发的34b模型的推理需求，不知道需要多大的GPU？

LLM大语言模型有个100并发的34b模型的推理需求，不知道需要多大的GPU？First token需要在2s内，部署的话应该是使用vLLM加速

文章 2023-06-30 来自：开发者社区

小羊驼背后的英雄，伯克利开源LLM推理与服务库：GPU减半、吞吐数十倍猛增

大模型时代，各种优化方案被提出，这次吞吐量、内存占用大等问题被拿下了。随着大语言模型（LLM）的不断发展，这些模型在很大程度上改变了人类使用 AI 的方式。然而，实际上为这些模型提供服务仍然存在挑战，即使在昂贵的硬件上也可能慢得惊人。现在这种限制正在被打破。最近，来自加州大学伯克利分校的研究者开源了一个项目 vLLM，该项目主要用于快速 LLM 推理和服务。vLLM 的核心是 Page...

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更新时间 2024-12-12 14:06:52

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