Eine effiziente Implementierung von Reasoning-Techniken für InternVL
InternVL erreicht durch die enge Integration mit dem LMDeploy-Tool eine branchenführende Inferenz-Effizienz. Diese Lösung wurde speziell für eine effiziente Ressourcennutzung in multimodalen Szenarien optimiert.
Highlights der Kerntechnologie: 1. Unterstützung der parallelen Verarbeitung mehrerer Bilder, Steigerung des Durchsatzes um 300%; 2. effizientes Management langer Kontexte, maximale Unterstützung für 16K Token; 3. optionale Flash-Attention-Beschleunigung, Steigerung der Inferenzgeschwindigkeit um 40%. Praktische Tests zeigen, dass das 8B-Parameter-Modell auf einem einzigen A100-Block eine Verarbeitungsleistung von 5-8 Anfragen pro Sekunde erreichen kann. Verarbeitungsleistung auf einem einzigen A100-Block, was den Anforderungen der Produktionsumgebung voll entspricht.
Zu den Bereitstellungsoptionen gehören: 1. lokale API-Dienste mit Unterstützung für RESTful-Schnittstellen, 2. die Integration von Cloud-Diensten, die für große Anwendungen skalierbar sind, und 3. optimierte Versionen für Edge-Geräte. Das System bietet auch offene Benchmarking-Daten, die es den Nutzern erleichtern, die erwartete Leistung auf unterschiedlicher Hardware zu bewerten, was in der Open-Source-Community selten ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelInternVL: Open Source Multimodal Large Models für Bild-, Video- und TextverarbeitungDie































