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不到1000行代碼,PyTorch團隊讓Llama 7B提速10倍

AIGC動態(tài)2年前 (2023)發(fā)布 機器之心
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不到1000行代碼,PyTorch團隊讓Llama 7B提速10倍

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原標題:不到1000行代碼,PyTorch團隊讓Llama 7B提速10倍

關(guān)鍵字:模型,權(quán)重,緩存,張量,本文

文章來源:機器之心

內(nèi)容字數(shù):6019字

內(nèi)容摘要:機器之心報道編輯:陳萍PyTorch 團隊親自教你如何加速大模型推理。在過去的一年里,生成式 AI 發(fā)展迅猛,在這當中,文本生成一直是一個特別受歡迎的領(lǐng)域,很多開源項目如 llama.cpp、vLLM 、 MLC-LLM 等,為了取得更好的效果,都在進行不停的優(yōu)化。作為機器學(xué)習(xí)社區(qū)中最受歡迎框架之一的 PyTorch,自然也是抓住了這一新的機遇,不斷優(yōu)化。為此讓大家更好的了解這些創(chuàng)新,PyTorch 團隊專門設(shè)置了系列博客,重點介紹如何使用純原生 PyTorch 加速生成式 AI 模型。代碼地址:https://github.com/pytorch-labs/gpt-fast在第一篇博客中,PyTorch 團隊展示了僅使用。在本博客中,他們又為我們帶來了新的內(nèi)容,即如何加快 LLM 推理。我們先來看看結(jié)果,該團隊重寫 LLM,推理速度比基線足足快了 10 倍,并且沒有損失準確率,只用了不到…

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文章來源:機器之心

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