好的，现在开始。 模型部署显存优化：量化与图优化的降本加速之道 各位朋友，大家好。今天我们来聊聊模型部署过程中，显存不足的问题，以及如何通过量化和图优化这两大利器来降本加速。在深度学习模型日趋复杂的今天，模型部署面临着诸多挑战，其中显存占用是关键瓶颈之一。更大的模型意味着更高的精度，但也意味着更高的硬件成本和更低的推理速度。因此，如何在有限的资源下，高效地部署大型模型，是一个非常实际且重要的课题。 显存不足的常见原因与挑战 在深入探讨优化方法之前，我们首先需要了解显存不足的常见原因以及由此带来的挑战。 模型规模庞大： 随着Transformer等大型模型的出现，模型参数量动辄达到数十亿甚至数百亿，这直接导致了巨大的显存占用。 中间激活值： 在模型推理过程中，每一层都会产生中间激活值，这些激活值也需要存储在显存中，尤其是在深度较深的模型中，激活值占用的显存不可忽视。 Batch Size： 为了提高吞吐量，我们通常会增加Batch Size，但Batch Size的增加会线性增加显存占用。 优化器状态： 在训练过程中，优化器会维护一些状态信息，例如Momentum、Adam的动量和方差， …
企业内部搜索系统接入大模型增强后的性能优化与降本策略
企业内部搜索系统接入大模型增强后的性能优化与降本策略 各位同事，大家好。今天我们来探讨一下企业内部搜索系统接入大模型增强后的性能优化与降本策略。这是一个非常热门且具有挑战性的领域，它直接关系到我们知识管理效率、员工体验以及运营成本。 一、背景与挑战 传统的企业内部搜索系统往往基于关键词匹配、倒排索引等技术，在处理语义理解、上下文关联、知识推理等方面存在局限性。这导致用户经常需要多次调整关键词才能找到所需信息，搜索效率低下。 大模型（LLM）的出现为解决这些问题带来了曙光。通过将大模型融入搜索系统，我们可以实现： 语义搜索： 理解用户的搜索意图，而不仅仅是匹配关键词。 知识图谱集成： 整合企业内部的各种知识源，进行知识推理。 问答系统： 直接回答用户的问题，而不是仅仅提供文档列表。 个性化推荐： 根据用户的历史行为和偏好，推荐相关信息。 然而，接入大模型也带来了新的挑战： 性能瓶颈： 大模型的推理计算量大，响应时间长，可能导致搜索系统性能下降。 成本高昂： 大模型的API调用或自建模型都需要大量的计算资源，运营成本较高。 数据安全与隐私： 企业内部数据敏感，需要保证数据在传输和处理过程中 …
面对百万级文档库如何实现AI搜索加速与向量检索降本方案
百万级文档库AI搜索加速与向量检索降本方案 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊如何应对百万级文档库的AI搜索加速以及向量检索的降本问题。面对如此庞大的数据量，传统的全文检索方式往往力不从心，而基于AI的向量检索则能提供更精准、更高效的搜索体验。然而，随之而来的计算成本和存储成本也是我们不得不面对的挑战。 本次讲座将围绕以下几个方面展开： 问题定义：百万级文档库的挑战 向量检索原理与技术选型 加速方案：索引优化与近似最近邻搜索 降本方案：量化、压缩与知识蒸馏 代码实践：基于FAISS的向量检索加速 案例分析：检索效果与成本对比 1. 问题定义：百万级文档库的挑战 百万级文档库意味着我们需要处理海量文本数据，这带来了诸多挑战： 检索速度慢： 传统的全文检索（如基于倒排索引）在面对大量数据时，检索速度会显著下降，用户体验差。 语义理解不足： 全文检索只能基于关键词匹配，无法理解文本的语义信息，导致检索结果不准确。 存储成本高： 海量文本数据需要大量的存储空间，增加服务器成本。 计算资源消耗大： 构建索引和进行检索都需要大量的计算资源，增加运营成本。 为了解决这些问题，我们需要引入AI技术，特别 …