多个LLM？为什么不呢！

在JSON中提供模型卡名称，然后启动这些大模型！
在HuggingFace上，有成千上万的Llama和Mistral（以及其他基础模型）的衍生版本，针对各种用例和数据集进行了微调。
下面的插图展示了如何使用Efficient transformers API来一次性运行多个模型（在支持的模型架构中）。
用户提供模型的名称（如各自模型卡中所指定）作为库助手应用程序的输入（一个简单的应用程序，在循环中调用.infer() API），然后库生成所有这些模型的经过优化的推理容器.

mixed_better_quality_1

如上所述，该库使开发者能够无缝地使用简单的API在AIC 100卡上运行他们的工作任务。

对于喜欢对工作任务进行更精细控制的开发者，该库还提供低级开发者API。

更进一步，该库还将集成到Qualcomm Cloud AI 100 Apps SDK的安装过程中。这使用户能够实现真正的一步模型到推理输出，并显著减少运行模型所需的步骤。

该库是产品栈与MLOps/LLOps开源产品之间的关键桥梁。Efficient transformers 将暴露出可以与Triton、LLM Serving stacks、K8s部署等集成的接口。它具有高度的可扩展性，可以进行特定模型的优化，而无需更改接口或使用API。

在这里插入图片描述

总结

随着深度学习领域以惊人的速度不断扩展，有必要持续进化硬件、软件和用户体验。要使任何软件工具链被广泛接受，使用的简易性至关重要，同时还需具备“编译一次，多平台部署”的能力。简化的从训练到推理的工作流程不仅能让开发者的工作变得更轻松，还能显著减少在不同领域部署LLM的时间和成本，并简化满足所需KPI的过程。

高通技术公司的Efficient transformers库提供了一种流线型的AI部署方法，无缝集成到现有框架中。通过处理模型特定优化的复杂性，它简化了从预训练模型到推理就绪解决方案的过渡，只需一次API调用。

有了这个库，开发者可以专注于项目的核心部分，确信推理处理得高效且有效。无论你是经验丰富的专业人士还是AI部署的新手，该库都能使你的旅程更顺畅、更易访问。

以下是文中提到的资源下载的连接:

  1. Amazon EC2 DL2q Instance
  2. Qualcomm Cloud AI home
  3. User Guide
  4. ​Qualcomm Cloud AI SDK download
  5. ​Qualcomm Cloud AI API reference
  6. ​OCP Microscaling Formats (MX) Specification
# 人工智能
GitHub 加速计划 / tra / transformers
130.24 K
25.88 K
下载
huggingface/transformers: 是一个基于 Python 的自然语言处理库，它使用了 PostgreSQL 数据库存储数据。适合用于自然语言处理任务的开发和实现，特别是对于需要使用 Python 和 PostgreSQL 数据库的场景。特点是自然语言处理库、Python、PostgreSQL 数据库。
最近提交(Master分支：2 个月前 )
33868a05 * [i18n-HI] Translated accelerate page to Hindi * Update docs/source/hi/accelerate.md Co-authored-by: K.B.Dharun Krishna <kbdharunkrishna@gmail.com> * Update docs/source/hi/accelerate.md Co-authored-by: K.B.Dharun Krishna <kbdharunkrishna@gmail.com> * Update docs/source/hi/accelerate.md Co-authored-by: K.B.Dharun Krishna <kbdharunkrishna@gmail.com> * Update docs/source/hi/accelerate.md Co-authored-by: K.B.Dharun Krishna <kbdharunkrishna@gmail.com> --------- Co-authored-by: Kay <kay@Kays-MacBook-Pro.local> Co-authored-by: K.B.Dharun Krishna <kbdharunkrishna@gmail.com> 12 天前
e2ac16b2 * rework converter * Update modular_model_converter.py * Update modular_model_converter.py * Update modular_model_converter.py * Update modular_model_converter.py * cleaning * cleaning * finalize imports * imports * Update modular_model_converter.py * Better renaming to avoid visiting same file multiple times * start converting files * style * address most comments * style * remove unused stuff in get_needed_imports * style * move class dependency functions outside class * Move main functions outside class * style * Update modular_model_converter.py * rename func * add augmented dependencies * Update modular_model_converter.py * Add types_to_file_type + tweak annotation handling * Allow assignment dependency mapping + fix regex * style + update modular examples * fix modular_roberta example (wrong redefinition of __init__) * slightly correct order in which dependencies will appear * style * review comments * Performance + better handling of dependencies when they are imported * style * Add advanced new classes capabilities * style * add forgotten check * Update modeling_llava_next_video.py * Add prority list ordering in check_conversion as well * Update check_modular_conversion.py * Update configuration_gemma.py 13 天前
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