1838 条查询结果
本文介绍了LangChain框架,它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合,从而实现功能更加强大的应用。接着,对LangChain的关键概念进行了详细说明,并基于该框架进行了一些案例尝试,旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。
随着大语言模型的广泛应用,如何构建低成本高性能的推理服务,越来越成为业界关注的方向。RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理加速引擎,已被广泛应用于阿里内部,积累了一定的实践经验,我们曾在《LLM推理加速:decode阶段的Attention在GPU上的优化》一文中分析了当前MMHA在GPU上的计算:
本文阐述了阿里云表格存储(Tablestore)如何通过其向量检索服务应对大规模数据检索的需求,尤其是在成本、规模和召回率这三个关键挑战方面。
RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理框架,支持了包括淘宝、天猫、闲鱼、菜鸟、高德、饿了么、AE、Lazada 等多个业务的大模型推理场景。RTP-LLM与当前广泛使用的多种主流模型兼容,使用高性能的 CUDA kernel, 包括 PagedAttention、FlashAttention、FlashDecoding 等,支持多模态、LoRA、P-Tuning、以及WeightOnly 动态量化等先进功能,已在众多LLM场景中得到实际应用与检验。 本篇文章介绍了RTP-LLM的整体架构,并着重分析了模型加载过程中的核心部分:模型的权重和配置文件。本文主要由社区用户mingming贡献,特此感谢其对项目的支持。