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        騰訊大模型落地實操:模型推理引擎 TACO-LLM 的實踐、騰訊樂享的 AI 功能探索

        AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 Founder Park
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        騰訊大模型落地實操:模型推理引擎 TACO-LLM 的實踐、騰訊樂享的 AI 功能探索

        AIGC動態(tài)歡迎閱讀

        原標題:騰訊模型落地實操:模型推理引擎 TACO-LLM 的實踐、騰訊樂享的 AI 功能探索
        關鍵字:騰訊,模型,序列,數(shù)據(jù),場景
        文章來源:Founder Park
        內(nèi)容字數(shù):17469字

        內(nèi)容摘要:


        大模型在今年的落地,除了對用 AI 對已有業(yè)務進行改造和提效外,算力和推理的優(yōu)化,可能是另外一項重要的實踐了。這在騰訊的兩個完全不同的業(yè)務上有著明顯的體現(xiàn)。
        推理成本是當下大模型落地面臨的難題之一,整個 AI 行業(yè)都在探索如何高效利用計算資源,并行處理更多的推理請求。國內(nèi)的云廠商也都在針對現(xiàn)有的推理構架做優(yōu)化,甚至推出新的異構算力的解決方案。騰訊此前推出了大模型推理加速引擎 Taco-LLM,表現(xiàn)全面優(yōu)于 vLLM 框架,吞吐性能相比前者及 TensorRT-LLM 提升 1-3 倍不等。
        而騰訊樂享,作為騰訊內(nèi)部孵化并使用了十余年的知識管理、學習培訓和文化構建平臺,開始利用 AI 對知識管理進行了深度改造,提效的同時也提高了知識的曝光、使用和迭代,AI 的加成甚至讓企業(yè)知識管理這個賽道從小眾成為了「熱門」。
        在 4 月 2 日的 Workshop 上,我們邀請到了騰訊大模型相關業(yè)務的人員,來分享大模型在騰訊業(yè)務上的探索與實踐。本文整理自 Workshop 視頻,略有增刪。
        分享嘉賓:
        葉帆 騰訊云異構 AI 研發(fā)副總監(jiān)
        沈林玲 騰訊樂享產(chǎn)品資深架構師
        李想 騰訊云互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)架構副總監(jiān)


        原文鏈接:騰訊大模型落地實操:模型推理引擎 TACO-LLM 的實踐、騰訊樂享的 AI 功能探索

        聯(lián)系作者

        文章來源:Founder Park
        作者微信:Founder-Park
        作者簡介:來自極客公園,專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。

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