本地运行LLM时如何降低资源消耗？有哪些工具？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AE2IwLthBiqvL9kcyIxcPhfDnnc/aj总之，Ollama 为我们提供了一个强大且可靠的方式，让我们能够本地运行LLM，释放出其全部潜力。 这里，我们以Mac 平台为例，简单地部署运行Llama 3 大模型，具体可参考如下步骤所 ...
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轻量级大模型如何降低计算资源需求？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/L0Jnw4MhWiwQAMkteFUcLgXVnHd/a7**部署与应用场景： **传统大模型多用于数据中心和云端，适合高性能计算需求。轻量级大模型则更适合在边缘设备、移动端等环境中部署，能够在智能手机、物联网设备等终端设备上 ...
算力调度技术对大模型训练有何影响？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZD5Qwbo3uiqcBakqmnNcvekenrh/ag容器化- 算力的敏捷部署 ... 容器化技术通过引入轻量级的资源隔离和管理机制，解决了传统虚拟化技术的一些局限性。与传统的虚拟化技术相比，容器不需要运行完整的操作系统副本， ...
《大模型成本之计算资源：为何如此昂贵？》 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F92EwgU1hi42Wtk0GadcCREGngG/a6消耗太多资源: 训练LLM模型需要大量的计算资源，这导致训练成本和能源消耗都很高 ... 总的来说，优化大型语言模型的推理是LLM部署的一个重要方面。通过应用各种 ...
大模型的开发训练与推理部署 - 飞书
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/RZpvwSUtiinb1JkJ7pkcVxyUnZg大模型的开发训练与推理部署 · 1. 数据并行：. . .. 数据并行是每个处理器存储全量的模型参数、梯度和优化器状态，但读取不同的输入数据，在反向计算出参数梯度后，对 ...
AgentGPT部署资源消耗大如何应对？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UVidwtyfii590NksYwKcFbdqn9c/ac1. 使用代理通过accessToken防伪ChatGPT，因为国内无法访问，需要连接代理服务器用自己的session访问；. 2. 使用OpenAI的API模拟一个ChatGPT，没有专门为 ...
MoE模型的部署有哪些困难？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VTQwwFm0litTBzktwBQc4b12n8e/ad**性能提升： **MoE有望进一步提高模型的性能，特别是在处理复杂任务和大规模数据集时。通过合理地组合不同专家的能力，MoE可以实现更精细和高效的信息处理。 **资源效率： ** ...
想提高LLM推理速度？你是否清楚KV缓存内存占用的优化？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BuUZwPExniwmPzkKVBocUATdnYg/ac本文是该系列文章的第三篇，作者的观点是：多头注意力（MHA）模型的KV 缓存确实会消耗大量GPU 内存，并且很容易增长到比模型权重还大的规模， KV 缓存大小的控制对于优化大模型的 ...
小模型在资源受限环境中表现如何？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ihpsw7szVi41OXkAM5fcwIVQnoh/ac越来越多的研究开始探索如何在减少模型参数的同时，依然保持甚至超越大型模型的性能表现。如Salesforce开发的xLAM-1B模型，尽管仅有10亿参数，却在功能调用任务中表现超越了如 ...
T-MAC在模型部署中的优势能否保持？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ROmJwP7I9ibPVKkiZl1cYWYkn3b/al... 大模型，性能甚至超过NPU**/GPU！ 没错，为了优化模型端侧部署，微软亚洲研究院提出了一种新技术——T-MAC。 这项技术主打性价比，不仅能让端侧模型跑得更快，而且资源消耗 ...