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        陳天奇MLC-LLM重磅升級:基于機器學習編譯的通用LLM部署引擎

        AIGC動態10個月前發布 智猩猩AGI
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        陳天奇MLC-LLM重磅升級:基于機器學習編譯的通用LLM部署引擎

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        原標題:陳天奇MLC-LLM重磅升級:基于機器學習編譯的通用LLM部署引擎
        關鍵字:龍舟,模型,籃球,模式,引擎
        文章來源:智猩猩AGI
        內容字數:0字

        內容摘要:


        7月25日上午10點,中國科學技術大學與微軟亞洲研究院聯合培養博士生張博文將在智猩猩直播講解微軟亞洲研究院開源成果GaussianCube,主題為《結構化3DGS為高質量3D生成帶來新思路》。歡迎掃名~01簡介當下正是大型語言模型和生成式AI時代,蓬勃發展的大型語言模型帶來了定制和特定領域模型部署的重大機(風)遇(口)。一方面,云服務器部署發展迅速,提供能夠利用多個GPU為更大模型、更多并發服務請求的解決方案。與此同時,本地化的端側部署開始嶄露頭角,量化后的模型已能部署到筆記本電腦、瀏覽器和手機等端側設備上。相信未來是端云混合的部署方式,因此讓任何人都能在云端和本地環境中運行大型語言模型至關重要。
        包括MLC-LLM項目在內的許多LLM推理項目,為服務器和本地模型部署提供了不同的解決方案,具有不同的實現和優化。例如,服務器解決方案通常支持連續批處理和更好的多GPU支持,而本地部署的解決方案則具有更好的跨平臺移植性。然而,如何將所有技術集合在一起非常有必要。出現在一種用例中的許多技術如何直接適用于另一種用例。雖然類似連續批處理這樣的技術目前在某些本地用例中可能不太實用,但一旦LLM成


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