快人一步，即刻在线体验 Llama 3

原创 于 2024-04-19 19:24:31 发布 · 714 阅读 · 1 ·
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前言

当地时间4月18日，Meta AI 正式发布 Llama3 ，引发了全行业的关注。

在早些时候，派欧算力云（www.paigpu.com）发布 深夜震撼发布，一文速览 Llama3-优快云博客，对 Llama3 进行了详细解读。

现在，我们正式推出 Llama3 在线体验服务，摆脱复杂的模型和框架依赖，在线即可体验最强开源大模型！

如何体验

首先，登陆到派欧算力云控制台页面，在算力市场选择 创建实例

选择相应的显卡配置后，在基础镜像栏选择 Llama3-8b

在镜像市场中，选择 Llama3 8B 的镜像，选择相应的配置点击部署

等待片刻，当容器显示状态正常时，点击自定义服务

在浏览器页面输入自定义服务提供的 URL 即可访问

现在，在派欧算力云开始你的 Llama3 之旅吧！

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面对容器，开发者需要管理生命周期，管理日志、监控、调度、扩容，管理镜像/版本，管理网络、权限、安全组，对小团队、需要快速迭代的 Agent 应用来说都是极高的负担。相比传统部署方式，PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程，用户无需关心基础设施配置、容器编排、服务暴露等复杂细节，只需专注于 Agent 的业务逻辑开发。PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程。
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当Agent计算规模扩大100倍，我们需要什么样的Agentic Infra？
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PPIO上新GPU实例模板，一键部署PaddleOCR-VL
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PPIO独家上新GPU实例模板，一键部署Kimi-Linear
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昨晚，月之暗面发布了混合线性注意力架构新模型 Kimi-Linear，旨在解决大语言模型在长上下文推理中的计算瓶颈。Kimi-Linear 的核心亮点：Kimi Delta Attention（KDA），一种通过细粒度门控机制改进门控规则的线性注意力架构。混合架构：采用 3:1 的 KDA 与全局 MLA 比例，在保持甚至超越全注意力质量的同时降低内存占用。卓越性能：在 1.4T Token 的训练规模下，经公平对比，KDA 在长文本与类强化学习基准等多项任务上均优于全注意力。
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为什么说Spot GPU实例是AI算力体系的战略级补充？
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Spot 实例，又被称为竞价实例、抢占式实例，是云服务提供商将数据中心内的闲置计算容量以动态变化的价格进行售卖的一种机制。Spot 实例在性能上与标准的按需实例（On-Demand Instance）并无二致，但价格却能提供高达 50%～90% 的折扣。而低价的代价是，当云服务商需要收回这些容量以满足按需或其他更高优先级用户的需求时，这些 Spot 实例可能会被中断。Spot 实例的发展反映了云计算市场从粗放走向精细化运营的趋势。Spot 实例的鼻祖是亚马逊 AWS。
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PPIO上线MiniMax-M2：聚焦编码和智能体，兼容Anthropic SDK
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MiniMax-M2 是一款轻量、快速且极具成本效益的（230B 总参数，10B 激活参数）。它在保持强大通用智能的同时，专为任务进行了深度优化，提供了开发者期待的端到端工具使用性能。同时，在全球权威测评榜单 Artificial Analysis 中总分位列全球前五。MiniMax-M2 支持，最大输出 tokens 数为 128K。价格方面，其 API 定价为每 100 万 tokens 输入 2.1 元，以及输出 8.4元。
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PPIO上线DeepSeek-OCR模型
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刚刚，现在，你可以到 PPIO 官网在线体验 DeepSeek-OCR，或将模型 API 接入 Cherry Studio 等第三方 AI 应用或你自己的 AI 工作流中。在线体验地址：开发者文档：DeepSeek-OCR 模型的创新点是什么？一张包含文档文本的图像可以用远少于等效数字文本的 token 数表示丰富信息，这表明通过视觉 token 进行“光学压缩”有望实现更高的压缩率。
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PPIO上线Qwen-VL-8B/30B、GLM-4.5-Air等多款中小尺寸模型
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