DeepLearning.AI推出新课程：高效服务大型语言模型

关于高效服务大型语言模型的新课程——如何在低延迟和合理成本下为众多并发用户提供模型服务？这门短课程由……构建

关于高效服务大型语言模型的新课程——如何在低延迟和合理成本下为众多并发用户提供模型服务？这门短课程由@RedHat构建，由@cedricclyburn教授。 高效的大型语言模型服务需要高效的内存管理。一个700亿参数的模型仅加载权重就需要约140 GB内存。此外，每个活跃请求都需要自己的GPU内存块（即KV缓存）来存储其已建立的令牌上下文。在这门课程中，您将学习通过量化减少模型的内存占用，并使用vLLM进行服务，后者通过智能内存管理高效处理众多并发请求。 您将获得的技能： - 量化模型并衡量精度权衡 - 使用vLLM服务模型并观察其高效处理并发请求 - 基准测试您的部署并在速度、成本和精度