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Mooncake

大语言模型服务架构采用KVCache分离设计

Mooncake是一种创新的大语言模型服务架构。它采用以KVCache为中心的分离设计,将预填充和解码集群分开,并充分利用GPU集群的闲置资源实现KVCache的分布式缓存。Mooncake的核心调度器在确保延迟服务水平目标的同时,最大化系统的有效吞吐量。通过实施预测性早期拒绝策略,该架构在高负载情况下表现优异,尤其适合长上下文场景。实验结果表明,在特定模拟环境中,Mooncake能够在满足服务水平目标的前提下,将系统吞吐量提升525%。

Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
Luotuo-Chinese-LLM - 综合性中文大语言模型开源项目
Github中文大语言模型子项目开源开源项目快速上手骆驼项目
骆驼(Luotuo)项目是一个综合性中文大语言模型开源项目,涵盖Chat凉宫春日、骆驼嵌入、骆驼QA等多个子项目。该项目由来自商汤科技和华中师范大学的研究人员发起,致力于推进中文大语言模型的研发和应用。项目内容包括模型训练、数据处理和应用开发等多个领域,为研究人员和开发者提供了丰富的开源资源。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
modelmesh - 高扩展性分布式模型服务管理框架
GithubKubernetesModelMesh分布式缓存开源项目模型服务管理高规模服务
ModelMesh是一个通用的模型服务管理框架,适用于大规模、高密度和动态变化的模型部署环境。它作为分布式LRU缓存,与各种模型服务器协同工作,优化运行时模型的服务。支持Kubernetes部署,提供自定义资源管理,并能无缝集成多种开源模型服务器。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库,专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等,适用于37000多个模型,如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能,吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台,专为快速部署、构建和微调大型语言模型(LLM)而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口,无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署,简化了开发流程并确保供应链安全,适用于各种环境。
bigcache - Go语言高性能并发内存缓存库 适用大规模数据
BigCacheGithubGo语言内存开源项目性能优化缓存
BigCache是一个Go语言编写的高性能内存缓存库,专为大规模数据存储设计。通过优化内存管理,BigCache有效减少了垃圾回收对性能的影响。它支持并发操作,提供灵活配置,相比同类库具有更快的速度和更低的GC暂停时间。BigCache适用于要求高吞吐量和低延迟的场景,并提供HTTP服务器实现便于部署。
Moonlight-L3-15B-v2-64k - 改进高效上下文处理增强模型稳定性
GithubHuggingfaceMoonLight-L3-15B-V2-64K上下文图像生成开源项目微调模型角色扮演
新版本显著提升了上下文处理能力,并通过64K上下文微调和精细指令模板,输出更连贯和富有创意。新版本成功消除了幻觉问题,增强了对提示的准确理解,并在角色扮演数据集上进行了微调,适用于角色扮演和图像提示生成。用户可体验类似Character.ai的效果,并通过反馈机制推动进一步优化。
豆包大模型 - 多模态模型,提升企业多元数据处理能力
AI工具多模态能力字节跳动机器学习火山引擎豆包大模型
豆包大模型由字节跳动研发,适用于多元场景,提供每日千亿规模的数据处理支持。其多模态功能涵盖文本、音频、视频,提升企业业务操作。平台包括通用和专业版本,适合问答、生成、分类等应用,并支持代码生成、信息提取和逻辑推理,满足多样需求。
bagel - 综合数据源与多样化技术的大语言模型训练框架
BagelDPOGithub关键词选择开源项目微调数据集
Bagel是一个综合性大语言模型训练框架,融合多种数据源和先进技术。该项目利用多样化数据集进行监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO),包括指令、对话和纯文本数据。Bagel采用vicuna、llama-2、alpaca和chat-ml等多种提示格式,旨在提升模型泛化能力。通过SFT和DPO两阶段训练,Bagel致力于打造功能完善、性能优异的语言模型。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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