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对大模型而言,算力核心体现在“单位时间内完成矩阵乘法、注意力计算等核心操作的次数”。
在大模型本地化部署的学习路上,我们都会经历懵懵懂懂、茫然无措的阶段,不是被五花八门的模型给整迷糊了,就是被一系列硬件适配问题困住:模型参数与显存占用到底如何精准...
在当下购物形式日益丰富、消费需求愈发多元的浪潮中,个性化推荐已成为连接用户与商品的核心纽带,直接影响用户体验与平台转化效率。然而,推荐系统的优化始终面临一对核心...
推荐系统是连接用户与信息的桥梁,核心目标是在海量信息中为用户精准匹配其感兴趣的内容、商品或服务,广泛应用于电商行业、内容平台、生活服务等场景。其核心价值体现在:
随着大模型技术的普及,不管是企业开发者还是个人爱好者,都绕不开一个核心抉择:大模型到底该放在自己的设备上跑,还是直接调用云端服务商提供的接口?这个问题其实很好理...
今天的核心目的就是为了做一个超长上下文处理的实践,我们常用的模型LLaMA-2 默认上下文长度为 4096 tokens,原生不支持滑动窗口!强行设置 conf...
我们应该也遇到过这样的情况,在和模型应用沟通的过程中,聊着聊着它就忘了开头的要求;或者让模型工具分析一本几百页的电子书,它只记住了最后几页的内容?我们也反复讨论...
在大模型的世界里,理解其处理长文本的能力,不能只看一个数字。我们常听到“支持128K上下文”这样的宣传,但真正决定模型能否有效利用这些信息的,远不止窗口长度本身...
如今大模型越来越火,不管是企业做业务落地,还是我们作为个人开发者上手体验,都绕不开一个核心问题:大模型虽强,但太笨重,动辄几十上百GB显存占用,普通硬件跑不动,...
在我们反复探讨的大模型落地的过程中,高性能与低成本的矛盾始终存在。想用好一个高性能拥有千亿参数大模型,都面临着存储占用高、推理速度慢的问题。模型量化作为一种核心...
大模型的量化我们前期也探讨了基础概念和实践原理,针对CPU的量化流程做了通俗易懂的基础说明,但实际应用场景往往是需要GPU的落地实践,随着大模型参数规模突破千亿...
一直以来,我们都围绕大模型的本地部署由浅入深的仔细讨论,大模型的落地困境从来离不开“显存”与“速度”,以 LLaMA-7B 为例,FP32 精度下显存占用高达 ...
在大模型微调落地场景中,中小算力设备是多数开发者的主力工具。此类设备面临显存有限但需满足特定任务需求的核心矛盾,以中文电商文案生成为例,需兼顾文案流畅度,同时确...
我们接触大模型以来,经常听到什么模型有多少亿参数,通常1B/7B/13B/34B/70B/175B或者GPT有 1750 亿参等等这类说法,很容易让我们陷入模型...
随着大模型在各行业的规模化应用,API 调用成本高、响应延迟大、重复请求浪费等问题逐渐成为落地的核心痛点。实际运用过程中,大量的请求为重复或相似问题,直接调用大...
在大模型本地化部署的企业场景中,权限混乱和敏感内容生成风险是两大核心痛点:可能滥用模型生成违规内容,不同部门对模型功能的需求差异无法区分,这些问题都制约了本地模...
在大模型本地化应用的浪潮中,硬件门槛高始终是阻挡在我们面前的一道鸿沟,动辄数十 GB 的模型参数文件,足以让多数个人电脑的磁盘捉襟见肘,更遑论显存不足导致的加载...
在过往的系列分享中,无论是轻量型向量模型的实操应用,还是大语言模型的生成推理与落地调试,我们始终围绕模型本地化调用这一核心场景展开,从环境搭建、参数优化到功能适...
随着大模型技术深入渗透到日常对话、专业咨询、内容创作等多元场景,模型对高频词汇的理解精准度远超低频词汇,这种差异直接影响着输出结果的可靠性与实用性。从底层逻辑来...
随着大模型本地化部署的普及,基于 FastAPI 封装大模型接口并实现鉴权、可视化交互,成为实现落地大模型应用的核心场景。前一篇博文我们讲解了大模型本地化部署以...
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