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Llama 3.2 Vision
Llama 3.2 Vision
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vLLM 通过新的 TT 插件集成 Tenstorrent 硬件用于 LLM 部署
vLLM 发布了新的 TT 插件，支持使用 Tenstorrent 硬件部署大型语言模型。该插件通过标准的平台插件机制将 Tenstorrent 的加速器集成到 vLLM 框架中。此次集成允许使用兼容 OpenAI 的 API 部署包括纯文本和多模态模型在内的各种模型，而无需更改现有的客户端代码。该插件利用了 Tenstorrent 独特的 Mesh 架构，直接在编译后的 Mesh 程序中表达了相位约束调度器和自定义数据并行拓扑等差异。
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针对大批量发票提取微调视觉语言模型
一篇技术博文详细介绍了为高效发票提取微调视觉语言模型的过程。作者描述了构建一个每日可处理超过 50,000 份发票的光学字符识别 (OCR) 管道。该管道利用 Qwen2.5-VL 和 Llama 3.2 Vision 等模型来实现大批量数据处理。