Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ 2cb52b14 a7b5 4f78 abc1 5618816b9c2e 2
Itinai.com beautiful russian high fashion sales representativ 2cb52b14 a7b5 4f78 abc1 5618816b9c2e 2

Применение квантования моделей для развертывания больших языковых моделей

 QoQ and QServe: A New Frontier in Model Quantization Transforming Large Language Model Deployment

«`html

Улучшение производительности и эффективности с помощью QoQ и QServe

Квантование, неотъемлемый метод вычислительной лингвистики, играет важную роль в управлении огромными вычислительными нагрузками, связанными с развертыванием больших языковых моделей (LLM). Оно упрощает данные, обеспечивая более быстрые вычисления и эффективную производительность модели. Однако развертывание LLM является внутренне сложным из-за их громадного размера и требуемой вычислительной интенсивности. Эффективные стратегии развертывания должны сбалансировать производительность, точность и вычислительные затраты.

Новый подход к квантованию

Исследователи из MIT, NVIDIA, UMass Amherst и MIT-IBM Watson AI Lab представили алгоритм Quattuor-Octo-Quattuor (QoQ), новый подход, который улучшает квантование. Этот инновационный метод использует пошаговое групповое квантование, которое смягчает потери точности, обычно связанные со стандартными методами квантования. Алгоритм QoQ обеспечивает адаптацию всех вычислений под возможности современных графических процессоров (GPU), квантованием весов до промежуточной точности и их дальнейшей доводкой до целевой точности.

Улучшенная система развертывания

Система QServe разработана для поддержки развертывания алгоритма QoQ. Она обеспечивает индивидуальное рабочее окружение, максимизирующее эффективность LLM за счет полного использования потенциала алгоритма. QServe интегрируется плавно с существующими архитектурами GPU, облегчая операции на малопроизводительных ядрах CUDA и значительно повышая скорость обработки.

Практические результаты

Оценка производительности алгоритма QoQ показывает значительные улучшения по сравнению с предыдущими методами. В тестировании QoQ увеличил максимальную производительность моделей Llama-3-8B на GPU NVIDIA A100 до 1,2 раза и на GPU L40S до 1,4 раза. На платформе L40S система QServe достигла увеличения производительности до 3,5 раза по сравнению с той же моделью на GPU A100, что значительно снижает затраты на обслуживание LLM.

Применение ИИ в маркетинге и продажах

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставаться в числе лидеров, грамотно используйте QoQ и QServe. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите, где возможно применение автоматизации. Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai.

Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!

«`

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж