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ai产品的部署

发布时间:2026/11/4 6:56:28 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
ai产品的部署
GPU配置介绍一、CUDA 核心 Tensor 核心1. CUDA 核心是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型用于 GPU 上的通用计算就像是万能工人可以做很多不同的工作适合游戏和图形渲染、天气预测、电影特效等场景案例 视频渲染当一个电影制片公司决定制作一部具有高度视觉效果的 3D 电影时他们需要大量的计算能力来渲染每一帧。这里CUDA 核心非常有用因为它们能够处理大量的细节如光线追踪、纹理和阴影。例如当一束光从一个光源反射到一个物体上然后反射到摄像机上CUDA 核心可以用来计算这个光线路径上的所有细节确保最终的图像看起来真实并且美观。2. Tensor 核心中文叫张量核心专门设计用于深度学习中的矩阵运算加速深度学习算法中的关键计算过程适合语音助手、人脸识别等场景案例 面部识别安全系统、智能手机和许多应用程序现在都使用面部识别技术。这需要通过深度学习模型来识别人的面部特征。Tensor 核心在这里发挥关键作用它们可以迅速地处理神经网络中的大量矩阵乘法和加法确保面部识别既准确又快速。二、AI领域常用GPU需要你对比两种不同价格然后提升的性能从而选择正确并且性价比比较高的介绍链接1. LPU推理引擎这个模型有时候还是免费的可以上文档查看下速度很快的文档三、物理机VS云服务划重点如果经常做微调实验有自己的物理机会方便很多很多提供推理服务首选云服务如果有自建机房或 IDC请随意云服务厂商对比国内主流阿里云https://www.aliyun.com/product/ecs/gpu可申请免费试用腾讯云https://cloud.tencent.com/act/pro/gpu‑study火山引擎https://www.volcengine.com/product/gpu国外主流AWShttps://aws.amazon.comVultrhttps://www.vultr.comTPUhttps://cloud.google.com/tpuTPU 是 Google 专门用于加速机器学习的硬件。它特别适合大规模深度学习任务通过高效的架构在性能和能源消耗上表现出色。它的优点和应用场景高性能和能效TPU 可以更快地完成任务同时消耗较少的能源降低成本。大规模训练TPU 适用于大规模深度学习训练能够高效地处理大量数据。实时推理适合需要快速响应的任务如实时图像识别和文本分析。云端使用Google Cloud 提供 TPU 服务允许用户根据需求使用无需购买硬件。适用于图像处理、自然语言处理、推荐系统等多个领域。在国外科研机构、大公司和初创企业普遍使用 TPU。四、算力平台主要用于学习和训练不适合提供服务。Colab谷歌出品升级服务仅需 9 美金。https://colab.google.comKaggle免费每周 30 小时 T4P100 可用。https://www.kaggle.comLightning一定的免费额度支持很多案例对开发者友好https://lightning.aiAutoDL价格亲民支持 Jupyter Notebook 及 ssh国内首选。https://www.autodl.com建议若需高速下载尤其依赖于 GitHub 或 Docker 官方镜像建议选择国外服务器。1. 根据场景选GPU2. 选型建议划重点本地个人研发项目GeForce RTX 4090消费级 GPU可满足中等规模需求。企业大规模数据、复杂模型推荐NVIDIA A100高性能 GPU。数据规模小预算允许可选A10、T4。追求性价比可用 4090 搭建服务器也可选用第三方服务例 AutoDL 的 4090 服务。参考资料https://gpus.llm-utils.org/cloud-gpu-guide/https://gpus.llm-utils.org/nvidia-h100-gpus-supply-and-demand/3. 价格计算器火山引擎的价格计算器使用便捷可作为云服务器 GPU 选型的价格参考其他服务商价格差距不大。链接https://www.volcengine.com/pricing?productECStab2五、全球大模型排行榜1. 模型排名链接https://arena.ai/leaderboard/chat/text2. 根据速度质量和价格挑选心仪的模型链接https://artificialanalysis.ai/可选择是速度还是价格便宜还是质量高的模型排名搭建部署此处只引入概念和相关写法然后具体你可以用技术栈去找ai然后让它教你一整套一、本地计算机运行大模型1. 本地节约资源量化量化例如模型默认用 FP16 存参数每个数字占 16 位但模型真的需要这么精确吗大部分参数其实不需要。就像你记录身高写“1.72 米”就够了没必要写成“1.723846 米”——后者精确但对日常使用毫无意义。FP1616位0.123456789 → 占 2 字节INT88位 0.12 → 占 1 字节INT44位 0.1 → 占 0.5 字节使用2. ollama直接部署自行问ai找文档链接3. 如何使用openWebUibobe-chat-ui封装API二、企业级别部署搭建1. 如何在阿里云私有部署开源大模型2. 基于vLLM部署大模型官方网址: https://vllm.ai官方 github 地址: https://github.com/vllm-project/vllm中文地址https://vllm.hyper.ai/docs/getting-started/installation/gpuvLLM 是一个快速且易于使用的库用于进行大型语言模型LLM的推理和服务。它具有以下特点速度快在每个请求需要 3 个并行输出完成时的服务吞吐量。vLLM 比 HuggingFace TransformersHF的吞吐量高出 8.5 倍-15 倍比 HuggingFace 文本生成推理TGI的吞吐量高出 3.3 倍-3.5 倍优化的 CUDA 内核灵活且易于使用与流行的 Hugging Face 模型无缝集成。高吞吐量服务支持多种解码算法包括并行抽样、束搜索等。支持张量并行处理实现分布式推理。支持流式输出。兼容 OpenAI API 服务器。2.1. 部署教程 (当前课程有些老可以让ai生成新的大概流程差不多)新文档地址https://docs.vllm.ai/en/latest/cli/#launch快速入门下面是笔记根据你运行的开放端口后执行下面2.2 分布式推理旧版新版可以根据ai然后一步一步命令操作三、 GPU内存需求计算1. 核心公式2. 量化简介3. 实例分析Llama 3.1 405B4. 关键考虑因素精度vs性能权衡降低精度减少内存但可能影响输出质量硬件成本大型模型需要昂贵的GPU设置分布式计算超大模型需要多GPU协同增加复杂性GPU内存计算器地址拓展链接

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