- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏xiaosen
ChatGLM-6B微调推理实战
在INT4量化级别下，最低只需6GB显存即可运行。 我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。 tar -xvf ChatGLM-6B-main.tar.gz ⭐️安装依赖 ! cd ChatGLM-6B-main/ptuning && bash train.sh 模型推理 evaluate.sh： PRE_SEQ_LEN=8 CHECKPOINT=adgen-chatglm -6b-pt-8-1e-2 STEP=6 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py \ --do_predict \ --validation_file
35710编辑于 2024-08-24 - 来自专栏人人都是架构师
HugggingFace 推理 API、推理端点和推理空间使用介绍
本文将介绍 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法。 页面小组件 推理 API 有两种使用方式，一种是在模型页面的右侧找到推理 API 的小组件页面，初始界面如下图所示： 我们可以在这个页面中上传图片，然后就可以看到模型进行推理运行，等一会后推理结果就出来了 (Endpoint) 推理 API 虽然方便，但推理 API 一般用于测试和验证，由于速率限制，官方不推荐在生产环境中使用，而且也不是所有模型都有提供推理 API。 信息确认无误后点击Create Endpoint按钮创建推理端点，创建成功后可以进入推理端点的详情页面看到如下信息： 其中Endpoint URL就是部署好的推理端点地址，我们可以跟调用推理 API 总结 本文介绍了 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法，推理 API 是免费的，使用 HuggingFace 自建的 API 服务，推理端点是部署自己专属的 API 服务
4.4K40编辑于 2023-09-17 - 来自专栏CreateAMind
因果推理比概率推理更难吗？
统计和因果推理中的许多任务可以被解释为合适的形式语言中的蕴含问题。我们问，从计算的角度来看，对于因果概率语言来说，这些问题是否比纯概率（或“关联”）语言更困难。 尽管从多种意义上讲，因果推理确实更复杂——无论是表达上的还是推理上的——我们表明因果蕴涵（或可满足性）问题可以系统地、稳健地简化为纯粹的概率问题。因此，计算复杂性不会增加。 毫无争议的是，因果推理比纯粹的概率或统计推理更困难。后者似乎已经足够困难了：估计概率、根据过去的观察预测未来事件、确定统计显着性、在统计假设之间做出裁决——这些已经是艰巨的任务，长期陷入争议。 因果推理问题似乎只会让我们的任务变得更加困难。推断因果效应、预测干预结果、确定因果方向、学习因果模型——这些问题通常需要统计推理，但也对研究者提出更多要求。 从推理的角度来看，概率信息远远不能确定因果信息。 统计推断和因果推断的一个共同特征是，每种方法最突出的方法都可以（至少部分地）理解为试图将归纳问题转化为演绎问题。
27810编辑于 2024-03-25 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7在TensorRT推理速度比较
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 这个周末两天把YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7从训练到部署测试了一波，YOLOv6堪称Bug之王， 测试方式 我横向对比了 YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7-tiny、YOLOv7 四个模型在TensorRT上的推理速度，首先当然是用各种官方的脚本导出ONNX格式模型，然后基于TensorRT8.4 .x自带的工具模型转变转换为FP16半精度推理engine文件。 就可以写程序测试了，因为我之前写好了一个YOLOv5s的TensorRT推理的C++类，我几乎全部重用了代码，很快就完成了YOLOv6s跟YOLOv7-tiny跟YOLOv7的TensorRT推理代码修改 ，然后测试结果截图如下： YOLOv5s 最新版本6.x推理 YOLOv6s模型推理 YOLOv7-tiny模型推理 然后我还发现一个奇怪的现象，YOLOv7官方提供的对象检测模型不管什么时候，手里面那个东西就是检测说
6.9K20编辑于 2022-09-27 - 来自专栏bit哲学院
知识推理
参考链接： 从列表中移除满足Java中给定谓词元素 目录 本体知识推理简介与任务分类 OWL本体语言 知识推理任务 OWL本体推理 实例化(materialization)的一个例子: OWL本体推理:不一致性检测 OWL本体非标准推理:计算辩解 本体推理方法与工具介绍 基于Tableaux运算的方法 Tableaux运算的正确性 相关工具简介 基于逻辑编程改写的方法 本体推理的局限: (1) 仅支持预定义的本体公理上的推理(无法针对自定义的词汇支持灵活推理) (2) 用户无法定义自己的推理过程 引入规则推理 (1) 可以根据特定的场景定制规则,以实现用户自定义的推理过程 上下位推理 查询的同时已经做出了推理! 查询触发推理 查询输入类别s和o之间有无上下位关系 添加推理机 OWL推理: 构建OWL推理机 构建一个含OWL推理功能的Model Model myMod = ModelFactory.createDefaultModel
2K00发布于 2020-12-13 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
YOLOv5x6模型来了! 同样支持CPU上ONNX部署与推理
01 YOLOv5x6模型来了 自从Pytorch版本YOLOv5发布之后，经历过了四个版本的升级，YOLOv5的功能与模型精度不断提升。 别担心之前的第四版本模型都可以用，模型命名带数字6的都是支持四个输出层的，以YOLOv5s6为例，转ONNX格式查看截图如下： ? 测试没有问题，就可以转换模型yolov5s6为ONNX格式，命令行如下： ? 这样就获取到了ONNX格式文件，注意它的对应输出格式为： 1x3x1280x1280 RGB, 像素值在0到1之间 导入模型 model_onnx = "D:/python/yolov5/yolov5s6. 80 = next(head_it) # 80 out_blob_40 = next(head_it) # 40 out_blob_20 = next(head_it) # 20 处理输入图象与推理
2.8K20发布于 2021-07-01 - 来自专栏DeepHub IMBA
DecEx-RAG：过程监督+智能剪枝，让大模型检索推理快6倍
与传统 RAG 不同它让模型在推理过程中自主决定要不要检索、什么时候检索。这样就相当于给模型一套工具让它自己判断该用哪个。 目前训练 Agentic RAG 的主流做法是结果监督强化学习：只在推理结束后给一个标量奖励：对就是对、错就是错，而过程中完全没有任何反馈。 实测效果也是相当不错的，平均扩展时间从 743.2 秒压缩到 134.9 秒，快了将近 6 倍性能却几乎没有损失。 在实际测试中单问题扩展时间从 743.2 秒降到 134.9 秒，6 倍提速而且可以保证性能不降。 训练流程 第一步是监督微调（SFT）：从搜索树中抽取根到叶的最优推理链用来做标准监督学习。 模型输入是推理步骤序列，输出是下一个最佳动作——可能是子问题、答案或子查询。
15210编辑于 2026-01-12 - 来自专栏新智元
英特尔至强6独享MRDIMM，内存带宽飙升，加速推理达2.4倍！
新智元报道 编辑：编辑部 HYZ 【新智元导读】英特尔至强6性能核处理器加速推理达2.4倍，可谓是获得了业界的一波关注。通过深入分析其架构，核数、内存带宽大幅提升的加持可谓功不可没。 也正因此，至强6得以推理性能激增，进一步提升了推理性价比。而推理成本正是大语言模型落地最后最关键的挑战。 如果接受了两组内存控制器共占用6个网格的设定，那么每个芯片中就是50-6=44个内核，在构成6980P的时候分别屏蔽一到两个核即可，感觉就合理多了。 随着应用深入，部分互联网企业还挖掘了CPU推理的资源弹性，与传统业务同构的硬件更易于进行峰谷调度。 至强6性能核处理器在核数、内存带宽均大幅提升的加持下，推理性能激增，进一步提升了推理的性价比。 在解决了「能或不能」的问题之后，推理成本是大语言模型落地后最关键的挑战。或许在这方面，至强6性能核处理器配MRDIMM的组合，将会带来一些新的解题思路。
75410编辑于 2025-02-15 - 来自专栏深度学习自然语言处理
YOCO：全新Decoder-Decoder架构，内容减少6倍，推理速度提升30倍
这篇论文介绍了一种名为YOCO（You Only Cache Once）的新型解码器-解码器架构，旨在提高大型语言模型的推理效率和性能。 EMNLP2024投稿群建立！ 性能: 实验结果显示，YOCO在不同模型大小和训练令牌数量的设置下，与Transformer相比，在推理内存、预填充延迟和吞吐量方面有显著提升。 问题: 随着服务令牌数量的增加，KV缓存占用大量GPU内存，导致大型语言模型的推理受到内存限制。 推理优势 GPU内存和吞吐量: YOCO在GPU内存占用和推理吞吐量方面相比Transformer有显著优势。 预填充时间: YOCO减少了预填充时间，使得长上下文模型的用户体验得到改善。 这篇论文提出了一种新的架构，通过减少键值对缓存的次数来优化大型语言模型的内存使用和推理速度，同时保持了模型的性能。
89310编辑于 2024-05-29 - 来自专栏野生AI架构师
推理与统计：推理的来源是什么？
有文章提到chatgpt已经具备了复杂的推理能力，按照自己以前对这些大模型的了解，是不太相信的，那不过就是从训练数据提炼出来的观点，本质是一种统计的运算。 这时，我们能说他具备推理能力了吗，也许他只是记住了答案。 网文说，chatgpt的推理能力很可能是来源于代码的学习，代码确实可能是学习逻辑的最佳训练集了，如果他从海量的代码里，学习到了逻辑运算的模式，再加上大模型本身所学到的知识，如果融合在一起，是不是就是产生推理能力了呢 好像是这么回事，不过这个归纳推理，难道不也是从训练集统计而来的吗？如果这么看，那我们个人的推理能力是不是也是这么来的？ 话又说回来，推理的来源是不是也是统计？这么理解是不是也是可行的。
33410编辑于 2023-08-26 英伟达Rubin平台量产：整合6款全新芯片，推理Token成本降低10倍！
1月6日，英伟达（NVIDIA）首席执行官黄仁勋在CES2026展会发表主题演讲，正式推出最新的英伟达Rubin平台，并表示“已全面投入量产”。 Rubin平台由6款全新芯片组成，涵盖Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU及Spectrum-6以太网交换机的极致协同设计 ，整合为一台性能惊人的AI超级计算机，可以大幅缩短AI训练时间并降低推理Token生成成本。 这些突破将加速代理式人工智能、高级推理能力和超大规模混合专家（MoE）模型的推理。 其整合了64核心的Grace CPU和ConnectX-9 SuperNIC，相比BlueField-3实现2倍网络传输能力、6倍计算性能与3倍内存带宽提升。
39310编辑于 2026-03-20- 来自专栏一点人工一点智能
从算法成功转到模型推理：应届生斩获 6 个 offer 的进阶之路
大家好，我是book李，硕士毕业于苏州大学，去年6月毕业加入了大厂做模型推理的工作，毕业时拿到了华为南研所、腾讯北京等6家企业offer。 直到参加在无锡召开的VALSE 2023，听到南京大学吴建鑫老师在分享模型轻量化、模型压缩以及推理加速的方向，自己非常兴奋，于是果断转到“模型压缩与推理加速”这个方向。 大模型大一统AI各大方向已成为趋势，大模型的落地部署更需要压缩与推理加速的技术，未来前景也比较好。 基于以上3条分析，自己也查了一下模型部署的岗位，需求确实不少，更加坚定了我转方向的决心。 于是，我就搜索到了深蓝学院联合前腾讯高级研究员杨伟光老师开设的『深度学习模型推理加速项目实践 』课程，整门课程自己认真学习了3个月，课程中要求的推理加速倍数为7.15倍，我尝试了课程中讲解的新的加速策略 去年秋季，凭借着我在这门课程的项目经历，拿到了一家大模型独角兽的实习offer，进一步提升自己在模型压缩与推理方向的价值，有了更丰富的实习以及项目经历，今年春季找工作时，幸运地拿到了多家企业offer。
22310编辑于 2025-05-09 - 来自专栏深度学习自然语言处理
6行代码，1行命令！轻松实现多模态（视觉）模型离线推理&在线服务
早在去年年底，LMDeploy 已经悄悄地支持了多模态（视觉）模型（下文简称 VLM）推理，只不过它静静地躺在仓库的 examples/vl 角落里，未曾与大家正式照面。 LMDeploy 的 VLM 推理，主打简单、好用。6 行代码完成推理，1 行命令搭建服务。 目前，已支持了以下模型： Qwen/Qwen-VL-Chat LLaVA 系列 v1.5，v1.6 01-ai/Yi-VL-6B 准备工作 在使用之前，请先安装 LMDeploy 最新版。 离线推理 使用 LMDeploy pipeline 接口推理 VL 模型仅需 6 行代码，这得益于 LMDeploy 把 VL 模型中的视觉部分，和 LLM 模型都封装到推理 pipeline。 接口 load_image 除了支持 web url 外，还支持本地路径 5，6 两行进行推理，并显示结果。LMDeploy pipeline 支持多种输入模式： 第一种：单提示图，单图像。
84310编辑于 2024-04-11 - 来自专栏CreateAMind
ASI 8年计划 paper6 图网络大脑: 信念传播和主动推理
换句话说，推理的终点是对指定动作的策略的信念，而动作会影响生成数据的真实状态之间的转换。简而言之，该推理方案有效地选择了它用于推理的数据。 在计算上，方程6表明这种（层间）连接是抑制性的，因为最后一个（来自预期状态）对预测误差的贡献是负的。 然后，得到的平均值被用来组成降序（消息2）和升序（消息6）消息，分别调解层次之间经验先验和后验的交换。 在主动推理方面，关于行动或控制状态的自由能的最小化只需要考虑对结果的预测误差（因为这些是唯一可以被行动改变的事情）。这就导致了图6中的活动推理方案。 图6。具有连续状态（和时间）的主动推断。 Huk & Shadlen,2005).这些结果的神经生理学解释符合等式 6，其中期望值由主细胞的放电频率编码，跨膜电位的波动由预测误差驱动。K.
41510编辑于 2024-03-06 - 来自专栏CreateAMind
因果推理和概率推理难度一样？
其他参考： 最新Tractability易处理的因果推理 80PPT 概率编程with Fast Exact Symbolic Inference 快速准确符号推理 小数据大任务 实现框架开源 再发：迄今为止
51120编辑于 2022-11-22 - 来自专栏全栈程序员必看
复合命题及其推理答案_基本复合命题及其推理
推理规则为：否定一部分选言支，必须肯定其余选言支；肯定一部分选言支，不能肯定或否定其余支 2、不相容选言推理 （1）否定肯定不相容选言推理 指通过否定不相容选言命题的一部分选言支，进而肯定其余选言支的推理 （2）肯定否定不相容选言推理 指通过肯定不相容选言命题的一部分选言支，进而否定其余选言支的推理。 不相容选言推理的规则：肯定一部分选言支，必须否定其余选言支；否定一部分选言支，必肯定其余支。 互相的） 二、假言推理 假言推理是前提之一为假言命题，并根据假言命题的逻辑性进行推演的复合命题推演。包括假言（条件）直言推理、假言换位推理、假言连锁推理三种。 1、假言直言推理 假言直言推理是前提之一为假言命题，另一前提和结论为直言命题（性质命题）的推理。 2、假言换位推理 即以某种类型的假言命题为前提，通过其前后件的换位而得出另一假言命题推理。 （1）充分条件换位推理 其形式为：如果p，那么q，所以，只有q，才p。
86610编辑于 2022-09-20 LLM推理中 KVCache 提示推理效率的几点应用
LLM推理中KVCache提示推理效率的几点应用这是基于2025AICon大会的马腾的演讲整理而成通过kvCache的优化提升效率，如模型算法优化减少KVCache产生量，KVCache压缩，KVCache 复用，KVCache共享，前言在大模型应用的浪潮中，有一个问题始终困扰着从业者：如何在保证服务质量的同时，降低推理成本、提高吞吐效率？ 在分布式推理场景下，KVCache需要在不同的GPU甚至不同的服务器之间传输，带宽成为重要的瓶颈。管理复杂性也不可小觑。 分离指的是将KVCache从模型推理过程中分离出来，形成独立的服务。模型推理节点不再负责KVCache的存储和管理，而是专注于计算任务。 这种分离带来了几个好处：推理节点可以更专注于计算，提高资源利用率；KVCache服务可以独立扩展，适应不同的负载特征；不同推理节点之间可以共享KVCache，减少重复计算。
34710编辑于 2026-01-14- 来自专栏DeepHub IMBA
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
因果AI能够影响智能体AI生命周期的多个环节，特别是推理、可观察性和可解释性这几个方面。 LLM推理能力的现实困境 苹果最近的研究（论文1）深入分析了LLM的推理局限性。 LLM看起来无法进行真正的逻辑推理，只是在模仿训练数据中观察到的推理步骤。 要让AI真正具备推理和问题解决能力，它必须在算法层面理解因果关系。 像howso这样的公司正在通过集成因果AI、数据水印和归因推理来创建新的推理模型，目标是降低风险并提升准确性。 内省机制增强推理过程 从LLM训练转到推理阶段，我们来看看如何通过添加"内省"步骤来进一步改善智能体推理。 智能体AI的核心架构 一个完整的智能体AI平台包含几个关键模块。 ），推理不一致（特别是日期偏移推理，比如"上个月"这种表达），过早结束任务、重复调用工具、多步组合失败等。
43010编辑于 2025-11-15 - 来自专栏AI系统
【AI系统】推理参数
单位换算一个 MFLOPS（MegaFLOPS）等于每秒一百万（=10^{6} ）次浮点运算。一个 GFLOPS（GigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^{9} ）次浮点运算。
1.1K10编辑于 2024-12-02 - 来自专栏GiantPandaCV
VLLM推理流程解析
前言 本文在对VLLM进行解析时只关注单卡情况，忽略基于ray做分布式推理的所有代码。 0x1. 运行流程梳理 先从使用VLLM调用opt-125M模型进行推理的脚本看起： from vllm import LLM, SamplingParams # Sample prompts. prompts
2.2K32编辑于 2023-08-22
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号