我们现在提供了以下量化级别的 GGUF 模型：q2_k 、q3_k_m 、q4_0 、q4_k_m 、q5_0 、q5_k_m 、q6_k 和 q8_0 。欲了解更多信息，请访问 llama.cpp 。 1.10 vLLM 我们建议您在部署 Qwen 时尝试使用 vLLM 。它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值 内存管理（通过 PagedAttention 实现）、连续批处理输入请求、优化的 vLLM>=0.3.0 ，但如果你正在使用 CUDA 11.8，请查看官方文档中的注意事项以获取有关安装的帮助（链接 ）。我们也建议你通过 pip install ray 安装 ray，以便支持分布式服务。 1.10. vLLM 19 Qwen 1.10.2 离线推理 Qwen2 代码支持的模型，例如 Qwen1.5，都被 vLLM 所支持。vLLM 最简单的使用方式是通过以下演示进行 离线批量推理。 LLM(model="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat-AWQ", quantization="awq") 或者是 GPTQ 模型比如 Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int8 ： 1.10. vLLM 21 Qwen llm = LLM(model="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int4", quantization="gptq") 同样地，您可以在运行服务时添加

动的兼容性 • Kubernetes对NUMA、异构计算、存储设备的调度能力待加强 1.6 nvidia/gpu custom scheduler 1.8 local-volume 1.10 CPU manager Device plugin 1.9 volume-awared scheduling Go语言在高性能系统中的实践经验 • 为什么用Go - 比起C++，更易于实践各种并发模式

模通常也是巨大的。现代社交媒体的流行也让收集海量数据成为可能，如 2010 年发布的 ImageNet 数据集收录了共 14197122 张图片，整个数据集的压缩文件大小就有 154GB。图 1.10、图 1.11 列举了一些数据集的样本数和数据集大小随时间的变化趋势。 尽管深度学习对数据集需求较高，收集数据，尤其是收集带标签的数据，往往是代价 昂贵的。数据集的形成通常需要手动采集、爬取原始数据，并清洗掉无效样本，再通过人 类智能去标注数据样本，因此不可避免地引入主观偏差和随机误差。研究数据量需求较少 的算法模型是非常有用的一个方向。 预览版202112 第 1 章 人工智能绪论 8 图 1.10 数据集样本数趋势 图 1.11 数据集大小趋势 1.3.2 计算力 计算能力的提升是第三次人工智能复兴的一个重要因素。实际上，现代深度学习的基 础理论在 1980 年代就已经被提出，但直到