导读：随着业务规模的不断发展，算法模型复杂度不断增加，实时性要求很高的场景，对在线推理优化提出很大挑战。本文将和大家分享腾讯智能对话产品中模型推理优化的常见方法和聚焦GPU推理的方法论。主要内容包括以下几大方面：背景介绍推理性能优化的常用方法GPU并行加速的方法论总结--01 背景介绍 腾讯游戏知几是腾讯游戏的智能对话机器人，这款产品主要功能包括QA对话、闲聊、语音陪伴助手等，已覆盖和平
注：实际性能受模型量化方式（q4_0/q5_K_M）影响显著。
应用背景介绍自主导航是机器人与自动驾驶的核心功能，而SLAM技术是实现自主导航的前提与关键。现有的机器人与自动驾驶车辆往往会安装激光雷达，相机，IMU，GPS等多种模态的传感器，而且已有许多优秀的激光SLAM与视觉SLAM算法。但是每种模态的传感器都有其优点和缺点，如相机只能测量2D图像，且容易受光照和夜晚的影响；激光雷达获取的3D点云较为稀疏，而且在长走廊，隧道，以及开阔场景中容易发生退化；GP
# PyTorch模型加速推理指南
随着深度学习技术的快速发展，模型的推理速度成了实际应用中必须考虑的重要因素。本文将为你提供一个关于如何加速PyTorch模型推理的完整指南，从环境准备到实现细节，带你一步步走过。
## 流程步骤
以下是加速PyTorch模型推理的整体流程，包括每一步和相应的任务：
| 步骤 | 任务内容
前言最近在搞事情， ollama下载模型太慢了，严重限制了生产力。查了很多地方，看了很多文章，一直没有找到靠谱的设置加速和加速的办法， 在不懈努力下解决了设置加速的问题， 下载速度嗖嗖的。先把解决办法写上，省流版直接看这里就行了解决办法：linux下， 如果是mac或 win自行查找，基本原理是一样的。修改ollama服务文件#vim /etc/systemd/system/ollama.serv
掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。17
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2023-10-13 11:00:42
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1 简介基于 HMM 的与文本有关的说话人识别系统的结构如图（1）所示。建立和应用这一系统有两个阶段，即训练（登录）阶段和识别阶段。在训练阶段，针对各使用人对规定语句或关键词的发音进行特征分析，提取说话人语音特征矢量（例如倒谱及 D 倒谱等）的时间序列。然后利用从左到右HMM(left-to-right HMM)建立这些时间序列的声学模型。因为文本是固定的，所以特征矢量的时间构造是确定
备份注册表方法： 点击“开始” - “运行”，在框内输入“regedit”并按回车继续，即可打开注册表编辑器。 将需要修改的注册表展开，选中并单击右键“导出”，注册表编辑器会将导出的数值保存为.reg文件，注意先将该文件保存至硬盘。 需要还原注册表值，只需双击.reg文件即可恢复。 做好准备工作，我们可以进行提速了。 注册表提速第一招：缩短Aero Peek相应 Windows 7为我
深度学习模型 网络结构复杂，训练慢，落地难，严重影响了工业化应用，故需要进行模型加速；本文从 计算优化、系统优化 等层面入手，为大家带来业界在 模型加速 技术上的研究和最新进展。计算优化 就是 减少计算量，是比较常见的加速方法，下面具体介绍。 模型结构优化深度学习模型深度和宽度越来越大，为了匹配 数据资源、计算资源、任务目标 等，需要进行结构设计；目前主要是 依靠经验 设计一些 具有 类
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2024-04-24 19:07:01
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概述● 模型加速的目标：a. Increase inference speed：加快推理速度（应用层面）。b. Reduce model size：压缩模型。● 关于模型的加速大致可以分为三个方面的加速：1）平台（支持层面）：数学运算（底层）2）训练前：网络结构的设计3）训练后：在训练好的模型上进行加速 因为模型加速
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2023-10-09 21:57:18
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在进行“ollama 模型推理”的过程中，如何有效利用共享显存以获得更高的性能是一个突出的问题。这不仅涉及到模型的优化，还关系到计算资源的合理配置。以下是对此问题的详细分析及解决方案。
### 问题背景
在深度学习应用中，模型推理的性能往往依赖于计算资源的限制造成的瓶颈，尤其是在使用大型神经网络模型时。例如，在对话生成系统中，模型的推理速度受到显存的限制，导致响应时间变长，影响用户体验。
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随着大语言模型（LLM）的兴起，推理加速成为关键。本文将介绍vllm、fastllm和llama.cpp三个加速工具的使用教程，并总结大模型推理的常见策略，为非专业读者提供简明易懂的操作建议。
原创
2024-03-26 10:33:21
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本文使用xFasterTransformer对CPU部署的大模型进行推理加速，并创建简单知识问答应用。
原创
2024-09-12 20:05:06
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# 深度学习模型推理加速（CPU）入门指南
## 一、引言
随着深度学习的迅猛发展，模型推理的速度成为实际应用中一个不可忽视的重要因素。高效的推理能显著提高应用程序的响应时间并降低资源消耗。在这篇文章中，我们将探讨如何在CPU上加速深度学习模型推理，适合所有初学者。
## 二、整件事情的流程
在开始之前，我们需要明确完成推理加速需要经过的步骤。以下是整体流程的表格展示：
| 步骤 | 描
深度学习推荐模型，有早期微软的DeepCrossing, Google的Wide&Deep，阿里的MLR，到现在影响力非常大的DIN, DIEN, YouTube的深度推荐模型等。这篇文章讲的是深度学习推荐模型，以及他们之间的发展关系。 深度学习能够显著提升推荐系统的效果，主要原因在于2点：深度学习极大地增强了推荐模型的拟合能力深度学习模型可以利用模型结构模拟用户兴趣的变迁、用户注意力机制
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2023-12-27 15:35:52
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题目描述
输入
输出
样例输入 #1
样例输出 #1
样例输入 #2
样例输出 #2
样例输入 #3
样例输出 #3
思路
代码
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C
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在进行大规模推理时，选择合适的硬件配置对性能的影响显著。特别是在使用 Ollama 框架时，合理配置 CPU 和 GPU，可以显著提高推理速度。本篇文章将详细介绍如何解决“ollama 使用的CPU 还是 GPU 怎么使得推理加速”这一问题，帮助开发者在大型模型推理时实现更加高效的性能。
### 问题背景
在日常的机器学习推理过程中，特别是在 NLP 和图像处理任务中，模型的推理速度往往是业务
本文基于C++语言，描述OpenGL的模型加载
1. 引言本文基于C++语言，描述OpenGL的模型加载前置知识可参考：基于C++的OpenGL 13 之Mesh - 当时明月在曾照彩云归笔者这里不过多描述每个名词、函数和细节，更详细的文档可以参考：模型 - LearnOpenGL CN (learnopengl-cn.github.io)2. 概述3D建模
