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  1. RESEARCH · CL_268835 ·

    多源详细介绍 LLM 效率、扩展和部署策略

    最近的一篇论文在消费级硬件上对本地部署的大型语言模型 (LLM) 的能源效率进行了基准测试,发现除了参数数量之外,模型架构和量化等因素也显著影响能耗。另一项研究介绍了 SlideDP,这是一种新的同步数据并行运行时,旨在有效地跨多个 GPU 扩展全参数 LLM 微调,即使超出 GPU 内存。此外,几篇文章讨论了部署和管理 LLM 的实际方面,包括使用 vLLM 在 Azure AKS 等云服务上构建私有 LLM 平台、在 NVIDIA…