孤芳不自赏 2024-08-22 15:24 采纳率: 0%
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大模型部署工具该怎么挑选呢?

现在部署大模型都是使用什么工具呢?
我之前使用fastchat部署,但是fastchat有将近大半年没有出新版本了。最近看很多大模型也用ollma,vllm等工具部署openai的api服务,不知道现在大家都在用什么,说一下优点吧。

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  • 吃不了席 2024-08-22 17:19
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    以下回复参考:皆我百晓生券券喵儿等免费微信小程序作答:

    部署大型语言模型(LLM)的工具和平台在当前AI领域中非常关键,因为它们为大模型的实际运用提供了必要的桥梁。具体分析如下:

    1. 综合部署与服务管理平台

      • Ollama:高度定制化服务,强大的集成能力,以及实时优化和调整。
      • LM Studio:提供图形用户界面,预训练模型库丰富,支持团队协作工具。
      • Ray Serve:具有分布式架构,框架无关,易于扩展。
    2. 模型推理优化工具

      • TensorRT-LIm:专为NVIDIA GPU优化,降低延迟,提升吞吐量。
      • FasterTransformer:针对Transformer模型专优,支持多种硬件,高效率的推理。
      • DeepSpeed-MII:超大规模模型支持,资源优化,易于集成。
    3. 专用/特定任务模型部署框架

      • H2OGPT:针对特定业务场景优化,提供特定领域解决方案。
      • PrivateGPT:适用于需要高度隐私保护的部署环境。
    4. 通用的机器学习和深度学习库

      • PyTorch Transformer库:提供广泛的模型支持和开发工具,便于访问、训练和部署各种预训练模型。
    5. 特定语言实现

      • llama.cpp:针对C/C++语言优化,提供更好的性能和系统集成能力。

    总的来说,在选择部署工具时,应考虑模型的大小、预期的应用场景、所需的集成级别、系统兼容性、性能需求等因素。例如,如果需要在本地服务器上部署大型模型并提供持续的服务,可能需要一个如Ollama或LM Studio这样的综合部署与服务管理平台。如果重点是提高模型的推理速度和效率,那么选择如TensorRT-LIm或FasterTransformer这样的模型推理优化工具可能更加合适。

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