LLM推理场景的需求和主要挑战如下: 保持连贯性:受限于显存容量原因,多轮交互使智能助手很容易“忘记”对话中更早的部分或重复自己说过的话。 推理吞吐性能低:LLM在线推理需要满足大量消费者用户同时使用,受限于AI内存墙瓶颈,单卡推理吞吐性能低,大量用户并发访问时时延高,导致用户需要部署大量AI推理算力资源,推理吞吐资源成本高。
理效率。 LLM推理 LLM(Large Language Model)推理服务旨在为大规模语言模型(LLM)的推理任务提供高效、低延迟的在线服务能力。EMS通过KVCache缓存、多级缓存、分布式内存池化以及智能亲和调度等技术,加速推理速度并降低资源消耗。 激活凭证 您可以在E
待对比的人脸图片存放的OBS桶名。 path 待对比的人脸图片在OBS桶中存放的目录。 人脸检测 模板作用:对输入图片进行人脸检测和分析,输出人脸在图像中的位置、人脸关键点位置和人脸关键属性。该模板实际调用的是FRS服务的人脸检测接口。 表3 人脸检测属性配置说明 属性类别 参数名称 参数说明 基本属性 名称
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