大模型时代已来,Meta发布LLaMA 2

大模型落地难?一文告诉你企业如何快速构建智能应用

在人工智能和机器学习领域,语言模型的发展一直是企业关注的焦点。然而,由于硬件成本和资源需求的挑战,许多企业在应用大模型时仍然面临着一定的困难。为了帮助企业更好地应对上述挑战,灵雀云于近日宣布,企业可通过Alauda MLOps(以下简称AML)使用由 Meta 开发的 LLaMA 2 全系列模型。

关于LLaMA 2


Meta LLaMA 是一款由Meta公司开发的开源超大规模语言模型。一直以来,LLaMA 系列模型在AI社区内被誉为最强大的开源大模型之一。然而,由于开源协议的限制,LLaMA一直未能在商业项目中免费使用。但近日,Meta公司终于发布了备受期待的LLaMA 2免费可商用版本,为广大开发者开启了全新的机遇。这一里程碑事件意味着小型公司和创业者们可以以更低的成本来构建类似ChatGPT这样的聊天机器人和其他智能应用。
相较于之前的版本,LLaMA 2在效果上有了显著提升,甚至可以接近GPT-4的水平。LLaMA 2发布了不同体量的模型,以满足不同的硬件部署成本,为企业提供了更多选择和灵活性。

AML全面支持LLaMA 2推理和微调


灵雀云AML现已全面支持Meta LLaMA 2全系列模型在平台上进行推理和微调,包括70亿参数、130亿参数和700亿参数版本。相比于直接使用开源模型,企业通过采用AML,可以获得更多优势:


● 一键私有化模型发布

企业可以轻松将训练好的LLaMA 2模型一键发布为私有化API,保护数据安全。


● 支持使用多个显存较小的GPU完成大模型推理

对于资源受限的企业,AML允许在多个显存较小的GPU上进行推理,降低硬件成本,提高推理效率。


● 非侵入式模型微调训练流水线构建

AML提供非侵入式的模型微调训练流水线,帮助企业根据特定需求快速构建定制化的语言模型。


通过将AML与LLaMA 2相结合,企业可以在不同场景下快速构建智能应用。无论是构建企业知识库、智能客服、对话机器人还是其他多种应用场景,AML+LLaMA 2的组合都为用户提供了更方便、更易用和更强大的解决方案。

转载请注明出处:https://www.cloudnative-tech.com/trends/5926.html

(0)
上一篇 2023年8月18日 下午7:00
下一篇 2023年8月30日 下午3:45

相关推荐

  • Docker容器化部署性能怎么样?

    Docker容器化部署在性能方面表现出色,具有许多优势。下面将详细介绍Docker容器化部署的性能特点以及为什么它成为流行的选择。

    2023年5月23日
    0
  • 容器和K8s的关系

    容器和Kubernetes(简称K8s)是密切相关的概念,它们之间存在紧密的关系。容器是一种轻量级的虚拟化技术,用于封装应用程序及其依赖项,提供可移植性和隔离性。而Kubernetes是一个开源的容器编排和管理平台,用于自动化容器的部署、扩展和运维。本文将深入探讨容器和Kubernetes之间的关系,包括它们的相互作用、优势和功能。

    2023年5月19日
    0
  • 应用现代化产业包括哪些方面内容?

    应用现代化是指将传统的应用软件进行重构和优化,采用现代化的技术和方法,以提升应用的效率、可靠性、可扩展性和安全性。应用现代化涵盖了多个方面的内容,以下是一些常见的应用现代化产业方面内容:

    2023年5月24日
    0
  • 什么是平台工程?角色、原理和优势

    在本文中,您将了解平台工程是什么以及它与相邻概念(包括DevOps和SRE)有何不同。我们将介绍一些实施平台工程的最佳实践,并解释它们如何使软件工作流程受益。

    2023年5月15日
    0
  • DevOps架构技术国内外研究现状

    DevOps(Development and Operations)是一种通过改变软件开发和运维的方式,通过强调跨职能团队协作、持续交付和自动化工具来实现软件开发和部署的高效性和可靠性。本文将探讨DevOps架构技术在国内外的研究现状,包括关键概念、研究热点、应用场景等方面的内容

    2023年6月2日
    0