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提供最新的H2O-3教程和培训资源，涵盖R和Python的多个主题，如深度学习、网格搜索和自动建模等。可在此查找详细的相关指南和示例，获取历年重要培训活动的材料，确保教程兼容H2O最新稳定版本。问题和反馈可通过Stack Overflow或H2O Stream Google Group讨论和提交。

H2O

H2O项目提出了一种创新的KV缓存实现方法，通过识别对注意力分数贡献最大的少数token，显著减少了大型语言模型推理的内存占用。该项目引入了Heavy Hitter Oracle (H2O)作为KV缓存淘汰策略，在多个任务中验证了其准确性。在OPT-6.7B和OPT-30B模型上，H2O显著提高了推理吞吐量并减少了延迟，为大型语言模型的高效推理提供了新的解决方案。