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开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat与vllm实现推理加速的正确姿势(一)

一、前言

    在人工智能技术蓬勃发展的当下,大语言模型的性能与应用不断突破边界,为我们带来前所未有的体验。Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat 作为一款备受瞩目的大语言模型,以其独特的架构和强大的能力,在自然语言处理领域崭露头角。而 vllm 作为高效的推理库,为模型的部署与推理提供了强有力的支持。在本篇文章中,将深入探讨 vllm 与 Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat 的整合。


二、术语

2.1. vLLM

    vLLM是一个开源的大模型推理加速框架,通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量,实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。

2.2. MoE(Mixture of Experts,混合专家模型)

    是一种神经网络架构设计,核心思想是将一个复杂的任务分解为多个子任务,由不同的“专家”(即小型神经网络模块)分别处理,再通过一个“门控网络”(Gating Network)动态选择最相关的专家组合并整合结果。

  • 特点

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