大语言模型(LLMs)将如何处理实时数据?

大语言模型(LLMs)将如何处理实时数据?

通过优化技术 (如量化、修剪和高效服务架构) 减少了llm中的推理延迟。量化降低了数值精度,例如将32位计算转换为16位或8位,这减少了处理时间和内存使用。修剪删除了不太重要的参数,减少了计算负荷,而不会显着影响精度。

硬件加速在最小化延迟方面起着至关重要的作用。Gpu、tpu和自定义AI加速器优化矩阵运算,这是转换器中的核心计算。此外,NVIDIA Triton和TensorRT等框架提供推理优化,实现更快、更高效的模型部署。

并行处理和批处理推理还通过同时处理多个请求或令牌来减少延迟。在实时应用程序中,缓存中间计算和限制输出长度等技术进一步提高了响应时间。这些策略可确保llm在对延迟敏感的环境 (如聊天机器人或搜索引擎) 中提供高性能。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
数据库基准测试和性能分析有什么区别?
"数据库基准测试和分析是评估数据库性能的两种技术,但它们的目的和方法不同。数据库基准测试侧重于通过在特定条件下运行预定义的测试来测量数据库系统的整体性能。这涉及比较不同数据库系统或配置的性能指标,例如事务时间、查询响应时间和吞吐量。例如,开
Read Now
图数据库如何执行图遍历?
尽管知识图和数据库架构都是用于结构化信息的框架,但它们在组织和管理数据方面具有不同的目的。数据库模式是一个正式的蓝图,它定义了如何在数据库中组织数据。它指定表、字段、数据类型以及表之间的关系。例如,在关系数据库中,模式可能包括具有 “Use
Read Now
知识图谱如何处理非结构化数据?
在图形数据库中,边表示两个节点 (或顶点) 之间的连接或关系。节点通常表示实体或对象,例如用户、产品或地点,而边说明这些实体如何彼此相关。每个边都有一个类型,指示关系的性质,它还可以携带提供其他上下文的属性,例如时间戳或权重。例如,在社交网
Read Now