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【蓝牙驱动源码分析】【2020互娱源码】【slots游戏源码骗局】gptq源码分析

2024-12-24 09:51:50 来源:{typename type="name"/} 分类:{typename type="name"/}

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vllm vs TGI 部署 llama v2 7B 踩坑笔记

       本文旨在对比vllm和TGI这两个开源方案在部署LLaMa v2 7B模型时的源码性能和体验。测试环境为单卡 + i9-K。分析结果表明,源码TGI (0.9.3) 在吞吐量上略胜vllm (v0.1.2)一筹。分析蓝牙驱动源码分析

       vllm的源码部署遇到了不少挑战,包括网络和依赖问题,分析最终通过定制化的源码Dockerfile解决了安装难题。为了确保使用最新的分析fastchat时拥有对应的消息模板,用户需手动调整entrypoints.openai.api_server中的源码引入方式。部署后,分析通过)快速下载。源码2020互娱源码

       首先执行以下命令,分析然后运行下面的源码Python文件。

       将`local_dir`设置为自己的分析本地目录文件夹,后续使用时会用到。源码

       量化版本的slots游戏源码骗局模型需要GB的显存才能成功加载,我使用的是显卡,具有GB显存。

       加载模型和推理的代码如下:

       在加载和测试模型之前,请注意调整`/root/qwen1.5-moe-int4`路径为自己的目录,可使用相对路径或绝对路径。iapp科技源码下载

       在部署过程中,遇到了以下问题:

       需要安装transformers库,但直接使用pip安装可能不行,需要从源码编译。

       可能会出现`ModuleNotFoundError: No module named 'optimum'`的钓鱼人小程序源码错误,需要重新安装optimum。

       在安装optimum后,可能需要重新安装transformers库。

       可能会遇到`importlib.metadata.PackageNotFoundError: No package metadata was found for auto-gptq`错误,需要重新安装auto-gptq。

       解决这些问题后,运行上面的推理代码,进行模型加载和测试。尝试让模型生成一段歌词,发现量化版本的推理速度较慢,生成较长文本需要1-3分钟不等。直接加载模型进行推理,没有使用其他加速方法。

       MoE技术是否有效?后续将继续深入研究。

       我是从事自然语言处理(NLP)、知识图谱、大模型实际业务落地的算法工程师大林,如果您同样对此感兴趣,欢迎在dalinvip中备注知乎 大模型,一起交流。