Die Moda-Community arbeitet mit vLLM und FastChat zusammen, um chinesischen Entwicklern bequemere und effizientere Inferenz- und Bereitstellungsdienste für große Sprachmodelle bereitzustellen. Dieser Schritt zielt darauf ab, die Entwicklungsschwelle zu senken und die Implementierung von LLM-Anwendungen zu beschleunigen. Als Inferenz-Engine von FastChat verbessert vLLM den Durchsatz der Modellinferenz erheblich, während FastChat eine offene Plattform ist, die den gesamten Prozess der LLM-gesteuerten ChatBot-Schulung, -Dienstleistung und -Bewertung abdeckt. vLLM, gemeinsam entwickelt von Forschern aus Berkeley, Stanford und der University of California, San Diego, ermöglicht es Entwicklern, schnell magische Modelle zur Argumentation zu laden, was den Entwicklungsprozess erheblich vereinfacht und der Entwicklung des chinesischen KI-Ökosystems neue Dynamik verleiht.
Vor kurzem hat die Moda-Community mit vLLM und FastChat zusammengearbeitet, um chinesischen Entwicklern gemeinsam schnellere und effizientere LLM-Inferenz- und Bereitstellungsdienste bereitzustellen. Entwickler können vLLM als Inferenz-Engine in FastChat verwenden, um Modellinferenzen mit hohem Durchsatz bereitzustellen. FastChat ist eine offene Plattform zum Trainieren, Bereitstellen und Bewerten von LLM-basierten ChatBots. vLLM ist ein LLM-Dienstsystem, das von Forschern der University of California, Berkeley, der Stanford University und der University of California, San Diego entwickelt wurde. Über FastChat und vLLM können Entwickler das Modell von Moda schnell zur Inferenz laden.
Diese Zusammenarbeit vereint die Vorteile mehrerer hervorragender Plattformen und bietet Entwicklern ein vollständiges und effizientes Set an LLM-Lösungen. Es wird erwartet, dass sie die technologische Entwicklung und Anwendungsinnovation im chinesischen KI-Bereich fördert und zum Aufbau eines florierenden KI-Ökosystems beiträgt. Wir freuen uns darauf, in Zukunft weitere ähnliche Kooperationen zu sehen, um gemeinsam den Fortschritt und die Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz voranzutreiben.