随着聊天机器人和内容创建等许多应用越来越多地使用大型语言模型(LLM),了解扩展和优化推理系统的过程非常重要,以便就 LLM 推理的硬件和资源做出明智的决策。
在接下来的一场演讲中,NVIDIA 的高级深度学习解决方案架构师Dmitry Mironov 和 Sergio Perez 将指导您了解 LLM 推理规模的关键方面。他们分享了他们的专业知识、最佳实践和技巧,并将指导您如何高效地处理部署和优化 LLM 推理项目的复杂性。
请阅读会议的 PDF,同时了解如何通过了解 LLM 推理规模中的关键指标为您的 AI 项目选择正确的路径。探索如何准确确定硬件和资源的规模、优化性能和成本,以及选择最佳的部署策略,不论是在本地还是在云端。
您还将介绍NVIDIA NeMo推理规模计算器(使用此NIM进行LLM基准测试指南复制)和NVIDIA Triton性能分析器等高级工具,使您能够测量、模拟和改进LLM推理系统。
通过应用他们的实用指南并提高您的技术技能组合,您将能够更好地应对具有挑战性的 AI 部署场景,并在 AI 计划中取得成功。
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此内容的一部分是在生成式 AI 和 LLMs 的帮助下制作的。它经过了仔细审查,并由 NVIDIA 技术博客团队编辑,以确保精准性、准确性和质量。