书生浦语大模型实战营-课程笔记(5)

本文探讨了LLM在移动端部署的新趋势,指出其内存开销大且TOKEN数量不确定性,同时介绍了模型量化的作用,旨在降低内存消耗并提升推理性能。

在这里插入图片描述
LLM部署特点,内存开销大,TOKEN数量不确定
在这里插入图片描述
移动端竟然也可以部署LLM。之前以为只能在服务端部署,移动端作为客户端发起请求来调用大模型。
在这里插入图片描述
LMDeploy用于模型量化
模型量化:降低内存消耗
在这里插入图片描述
推理性能对比
在这里插入图片描述
量化主要作用:降低现存开销

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值