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05-09 周四 VLLM的部署与实践

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简介:
本讲座将于周五举行,聚焦于VLLM(虚拟大规模语言模型)的实际部署策略和技术细节,旨在帮助参与者掌握高效利用该技术的方法和技巧。 文档描述了vLLM实践的过程。

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客服
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  • 05-09 VLLM
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    本讲座将于周五举行,聚焦于VLLM(虚拟大规模语言模型)的实际部署策略和技术细节,旨在帮助参与者掌握高效利用该技术的方法和技巧。 文档描述了vLLM实践的过程。
  • vllmDeepSeekCoder.txt
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    本文件介绍了如何在系统中部署VLLM(高效的大型语言模型推理库)以及利用其来运行和优化DeepSeekCoder,一个基于深度学习的代码生成工具。 VLLM与DeepSeekCoder是当前深度学习及AI编程领域中的两个重要技术。其中,VLLM(Vector Language Learning Machine)是一种专门处理向量语言的机器学习模型,通过强大的向量处理能力高效地学习和处理各种数据,在深度学习中具有重要作用。而DeepSeekCoder则结合了深度学习与代码解析功能,帮助开发者更快理解并预测代码逻辑。 将VLLM部署到DeepSeekCoder上需要先确保开发环境已安装Python及相关库如TensorFlow或PyTorch。接着从GitHub克隆VLLM仓库或者使用pip直接安装。在Python中导入DeepSeekCoder,并初始化一个实例后,利用向量数据训练VLLM模型。此过程可能耗时较长,但完成后,将能够用该模型增强DeepSeekCoder的功能,例如预测代码的下一步逻辑。 通过这种方式结合深度学习与代码解析技术可以显著提高开发效率和代码质量。虽然这听起来有些复杂,但是按照步骤操作就可以轻松实现。希望这篇文章能帮助你开启一段愉快的学习之旅。
  • Qwen2.5-7B VLLM
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    简介:本文介绍了如何部署Qwen2.5-7B模型使用VLLM库,详细讲解了部署过程中的关键步骤和技术细节。 依赖文件-vllm需要按照特定的步骤进行安装和配置。首先确保已安装Python环境,并根据vllm的要求设置相应的虚拟环境或全局环境。接着从官方仓库克隆vllm项目到本地,通过运行脚本或其他方式完成必要的依赖项安装。在使用过程中遇到问题时,请查阅相关文档以获得帮助和支持。
  • Zabbix安装详解
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    《Zabbix安装与部署详解实践》是一本深入讲解如何在不同环境下安装配置和使用Zabbix监控系统的实用指南。 Zabbix是当前流行的开源监控方案之一。本段落详细介绍了如何安装和部署Zabbix,供有兴趣的读者参考。
  • 05-11 六 FastBuild镜像功能一键开发顺利完成
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    本周六,我们成功完成了FastBuild镜像部署功能的一键开发,大大提高了软件构建和发布的效率,标志着项目向前迈出了重要一步。 5月11日(周六),我完成了FastBuild镜像部署功能的一键开发工作。
  • RK3588上神经网络学习
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    本文将探讨在RK3588平台上的神经网络模型部署的实际操作和相关技术细节,包括优化策略、工具链使用及性能分析。 神经网络部署是深度学习领域的热门话题,在高性能芯片上的应用日益广泛。RK3588作为一款先进的AI芯片,其在神经网络部署方面的实践吸引了众多专业人士的关注。本段落将深入探讨RKNPU(Rockchip Neural Processing Unit)在RK3588芯片上进行模型部署的具体方法,并详细介绍开发环境的搭建和模型的实际部署过程。 RKNPU是专为提升神经网络计算效率而设计的推理框架,它包含硬件层与驱动层等组成部分。硬件层面主要包括AXI接口、AHB接口、卷积神经网络加速单元(CNA)、数据处理单元(DPU)和平面处理单元(PPU)。其中,AXI接口用于高效低延迟地访问内存以获取模型和图像参数;而AHB接口则负责芯片配置及调试。 硬件层进一步细分为卷积预处理器、NPU内部缓存区、序列控制器、乘加运算器以及累加器等关键组件。序列控制器能够自动设置并控制卷积计算流程,而乘加运算单元执行实际的矩阵操作;这些高度并行的设计显著提升了计算效率和速度。此外,累加器则负责处理卷积结果。 RKNPU的发展历程展示了技术的进步与性能追求的过程,并提供了从开发环境搭建到模型部署的一系列软件框架支持。 在构建开发环境时,通常使用Ubuntu系统下的虚拟机来安装conda管理器创建所需环境;随后需安装RKNN-Toolkit依赖库及其核心工具。对于板端而言,则需要配置arm架构的Linux系统及NPU驱动,并验证其版本与连接状态是否正确无误。 RKNN模型是RKNPU中的关键概念,它基于RKNN工具链介绍和整体软件栈来实现功能展示以及SDK支持。学习部署实践还包括使用评估工具进行精度分析、性能测试和内存消耗检查等步骤。 在具体实施阶段,需要将训练好的模型转换为ONNX格式再转化为RKNN模型;接着可以在模拟器上验证PC端加载的RKNN模型,并连接实际硬件后进一步运行;最终通过Python或C API实现在板端的应用部署。此外还需执行一些基本操作如调整CPU与NPU的工作频率以及监测占用率等,确保整个过程稳定高效。 总之,通过对RK3588上的RKNPU进行神经网络模型的部署实践学习,不仅能够掌握相关流程和技巧,还能深入了解其背后的理论支撑,对于希望深入研究该领域的读者而言提供了宝贵的参考价值。
  • FastBEV算法TensorRT-优质算法项目.zip
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    本项目提供了FastBEV算法在TensorRT上的高效部署方案,优化了自动驾驶场景下的感知任务性能,适用于深度学习模型加速与应用开发。 算法部署:使用TensorRT部署FastBEV算法的优质实战项目。
  • Hadoop论坛日志分析.docx
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    本文档详细介绍了Hadoop部署的过程及技巧,并结合实例探讨了如何利用Hadoop进行大规模论坛数据的日志分析。 MapReduce处理数据及Hive数据分析需求描述如下: 1. 有两份日志文件:access_2013_05_30.log 和 access_2013_05_31.log,分别记录了2013年5月30日和5月31日的Apache Common访问日志。每行数据由五个部分组成: - 访问IP地址 - 访问时间(格式为 [日期:时间 + 时区]) - 请求资源路径及HTTP版本号 - 状态码 - 流量大小 例如:27.19.74.143 - - [30/May/2013:17:38:20 +0800] GET /static/image/common/faq.gif HTTP/1.1 200 1127 需求是对黑马技术论坛的Apache Common日志进行分析,计算以下关键指标: - 每日页面浏览量(PV):所有用户访问页面总数。 - 每日注册用户数:包含“member.php?mod=register”子串的URL数量。 - 每日独立IP数:不同IP地址的数量总和。 - 每日跳出次数:仅浏览一个页面便离开网站的访问次数。 - 每日跳出率:只浏览了一个页面后离开网站的访问次数占总的访问次数的比例。
  • JLink-Windows-V798f-x86_64-2024-09-05.zip
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    这是一个针对Windows操作系统的JLink驱动程序压缩包,版本为V798f,适用于x86-64架构的计算机系统。发布日期为2024年09月05日。 最新版本可以从官网下载。以下是相关信息:点击DOWNLOAD即可获取最新的软件。 适用于Windows的J-Link软件和文档包可以自动安装J-Link USB驱动程序,并为使用J-Link DLL的应用程序提供更新服务。在同一台电脑上,您可以安装多个不同版本的J-Link软件而不会出现问题;它们会分别存储在不同的目录中。 关于J-Flash的发行说明可以在官网找到相关链接。
  • qiankun-micro-app:微前端应用qiankun
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    本项目展示了如何使用Qiankun框架进行微前端架构的应用开发和部署,包括多个独立应用在同一个页面内的并行加载和卸载技术。 在使用 Qiankun 进行微前端应用开发与部署的过程中,主要涉及到主应用和子应用两部分的处理。 **代码仓库结构及编译命令** 假设你的项目有三个仓库:`portal`, `app1`, 和 `app2`. 在这些目录中执行相应的命令来启动或构建应用程序: - 开发模式: - 对于 portal 应用,运行 `yarn install` 然后使用 `yarn start`. - 对于 app1 或者 app2, 运行 `npm install`, 接着运行 `npm run dev`. - 生产模式: - 在 portal 目录中执行构建命令为 `yarn build`. - 而对于子应用(app1 和 app2),则分别使用 `npm run build` 来进行打包。 **主应用配置** 在你的主应用的 JavaScript 文件里,你需要引入 Qiankun 并注册各个子应用。同时,在 HTML 页面中添加导航逻辑以支持不同页面间的跳转: ```html QianKun Example