跳到正文
IT之家 AI·· 1 小时前精选评分76

英特尔面向四至六代至强处理器推出推理微服务:自动检测硬件并配置 vLLM 参数

摘要

IT之家 10 月 14 日消息,英特尔今日宣布推出 Intel Inference Microservices 服务,这是一套面向大语言模型推理的容器化微服务方案,目标是让企业在已有的至强处理器上直接获得经过调优的模型推理能力,无需再花费数天时间进行手动硬件优化。 在该模式下,每个微服务都是一个独立容器,通过 OpenAI 兼容 API 对外提供单个模型的服务,并在启动时自动检测所在的英特尔处理器型号,应用英特尔针对该模型和该硬件预先验证过的配置参数。 英特尔指出,让大语言模型给出回复并不困难,难的是在既有硬件上稳定、高质量地重复这一过程。精度设置、计算任务在核心之间的分配方式、内存跨 NUMA 节点的布局,以及推理引擎使用哪些指令集,都取决于模型本身和底层处理器。更换模型,合适的参数就变了;迁移到另一代芯片,参数又需要重新调整。英特尔推理微服务旨在将这一调优过程封装在容器内部 —— 用户选择模型,容器负责选择设置。首批版本基...

推荐理由

来自IT之家 AI的《英特尔面向四至六代至强处理器推出推理微服务:自动检测硬件并配置 vLLM 参数》。重点看模型能力与工程、产品发布。摘要提到:IT之家 10 月 14 日消息,英特尔今日宣布推出 Intel Inference Microservices 服务,这是一套面向大语言模型推理的容器化微服务方案,目标是让企业在已有的至强处理器上直接获得经过调优的模型推理能力,无需再花费数天时间进行手动硬件优化。 在该模式下,每个微服务都是一个独立容器,通过 OpenAI 兼容 API 对外提供单个模型的服务,并在启动时自动检测所在的英特尔处理器型号,应用英特尔针对该模型和该硬件预先验证过的配置参数。 英特尔指出,让大语言模型给出回复并不困难,难的是在既有硬件上稳定、高质量地重复这一过程。精度设置、计算任务在核心之间的分配方式、内存跨 NUMA 节点的布局,以及推理引擎使用哪些指令集,都取决于模型本身和底层处理器。更换模型,合适的参数就变了;迁移到另一代芯片,参数又需要重新调整。英特尔推理微服务旨在将这一调优过程封装在容器内部 —— 用户选择模型,容器负责选择设置。首批版本基...

本站只提供摘要与原文入口。完整内容请阅读原文。

来源:IT之家 AI · ithome.com