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LLM Accelerator:使用参考文本无损加速大语言模型推理

图2:LLM Accelerator 解码算法 具体来说,在每一步解码时,让模型先匹配已有的输出结果与参考文本,如果发现某个参考文本与已有的输出相符,那么模型很可能顺延已有的参考文本继续输出。...LLM Accelerator 无需额外辅助模型,简单易用,可以方便地部署到各种应用场景中。...论文链接: https://arxiv.org/pdf/2304.04487.pdf 项目链接: https://github.com/microsoft/LMOps 使用 LLM Accelerator...为了验证 LLM Accelerator 的有效性,研究员们在检索增强和缓存辅助生成方面进行了实验,利用 MS-MARCO 段落检索数据集构造了实验样本。...实验结果表明,LLM Accelerator 在不同模型大小(7B,13B,30B)与不同的应用场景中(检索增强、缓存辅助)都取得了两到三倍的加速比。

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Hugging Face发布PyTorch新库「Accelerate」:适用于多GPU、TPU、混合精度训练

+ accelerator = Accelerator()- device = 'cpu'+ device = accelerator.device model = torch.nn.Transformer...+ accelerator = Accelerator()- device = 'cpu' + model = torch.nn.Transformer()- model = torch.nn.Transformer...Accelerate 的运作原理 accelerator = Accelerator() 除了提供要使用的主要对象之外,此行还将从环境中分析分布式训练运行的类型并执行必要的初始化。...与普通分布式训练一样,进行保存或访问其特定的方法时,需要先通过 accelerator.unwrap_model(model)解开模型。...accelerator.backward(loss) 此行代码为向后传递添加了必要的步骤来提高混合精度,但对于其他集成则需要进行一些自定义。

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Hugging Face发布PyTorch新库「Accelerate」:适用于多GPU、TPU、混合精度训练

+ accelerator = Accelerator() - device = 'cpu' + device = accelerator.device model = torch.nn.Transformer...+ accelerator = Accelerator() - device = 'cpu' + model = torch.nn.Transformer() - model = torch.nn.Transformer...Accelerate 的运作原理 accelerator = Accelerator() 除了提供要使用的主要对象之外,此行还将从环境中分析分布式训练运行的类型并执行必要的初始化。...与普通分布式训练一样,进行保存或访问其特定的方法时,需要先通过 accelerator.unwrap_model(model)解开模型。...accelerator.backward(loss) 此行代码为向后传递添加了必要的步骤来提高混合精度,但对于其他集成则需要进行一些自定义。

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基于腾讯云API构建任务调度框架

为了将“有状态化”改造成“无状态化”,我们对 Subscriber 进行了一些改造,开发了新的消费者 Accelerator,和 Subscriber 相比,Accelerator 有以下特点: 从消费...TASK,转而消费 STEP 配合 RabbitMQ,完成 STEP 在 Accelerator 之间的流转 增加窗口机制,避免消费者过载 [Accelerator 架构] Accelerator 仍然继承了...可以看出,3-6步和 Subscriber 是非常接近的,区别在于 Accelerator 每完成一个 STEP,下一步的 STEP 会通过 RabbitMQ 进行投递,交给其他的 Accelerator...模拟之前 TASK 倾斜的场景,首先启动一个 Subscriber/Accelerator 进程1,下发 50 个 TASK,然后新启动一个 Subscriber/Accelerator 进程2,再次下发...-1 和 Accelerator-2 则均在 37 秒左右完成,单单对比 Accelerator-1 和 Subscriber-1 的表现,Subscriber-1的耗时要多 26% 左右。

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Tanzu Application Platform 应用开发加速器

我们的解决方案就是 Tanzu Application Platform 里面自带的应用加速器(App Accelerator)。 我们把每一个模版称为一个加速器(Accelerator)。...打开 TAP 的 GUI 界面,选择了左侧栏里的 App Accelerator,可以看到在其中已经内置了不少加速器样例,有使用Spring,Node.js,C# 等等,如下图: 这里我们选择 Tanzu...Java Web App,它是一个 Spring 项目模版,需要填写了一些参数,诸如项目名称,镜像仓库存储前缀等等: 回顾参数并点击 Generate Accelerator: 一个含有初始项目的...https://docs.vmware.com/en/Application-Accelerator-for-VMware-Tanzu/1.1/acc-docs/GUID-creating-accelerators-accelerator-yaml.html...一旦成功,就可以通过 Acc Accelerator 管理界面看到新建的自制加速器了: 应用加速器之价值总结 开发部门设立了应用加速器后,对于新的项目就可以设置项目规范和应用的开发规范并且有相应的加速器借鉴

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