在GPU实例上配置DeepGPU-LLM容器镜像后，可以帮助您快速构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景，您无需深入了解底层的硬件优化细节，镜像拉取完成后，无
对于需要文生图的业务场景，通过使用Stable Diffusion模型可以实现文生图功能。相比未使用DeepGPU加速的情况，借助DeepGPU可以加速Stable Diffusion模型的计算和推理性能。例如，文本生成分辨率为512x512图像的情况下，使用DeepGPU功能其加速性能可能提升约8
在开发者实验室中，阿里云为您提供了使用FastGPU进行一键部署并训练应用的相关实验教程，例如针对图像分类应用、bert-perseus应用以及手势识别应用的教程。该教程基于 Cloud Shell提供的真实环境，您可以通过在线Web IDE（Cloud Shell内置的代码编辑器）、命令行以及步骤
eRDMA（Elastic Remote Direct Memory Access）是一种高性能网络通信技术，将eRDMA功能引入容器（Docker）环境可以实现容器应用程序绕过操作系统内核直接访问主机的物理eRDMA设备，从而提供更快的数据传输和通信效率，适用于在容器中需要大规模数据传输和高性能网
在GPU的实例上部署vLLM镜像后，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分类或分析等自然语言处理业务场景，您无需深入了解底层硬件，也无需额外配置即可开箱即用。本文为您介绍
在GPU的实例上安装推理引擎TensorRT-LLM，可以帮助您快速且方便地构建大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本文为您介绍如何在GPU实例上安装和使用Tensor
DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合（MoE）模型，且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用vllm作为DeepSeek模型的推理框架，在两台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。 操作步骤 步骤一：准备环境
DeepSeek-V3/R1是一个具有超过600亿参数的专家混合（MoE）模型，且已开源其模型权重。本文将介绍如何利用SGLang作为DeepSeek模型的推理框架，在一台ebmgn8v实例上构建DeepSeek-V3/R1的推理服务。您无需进行额外配置，即可实现开箱即用。 核心工具介绍
DeepSeek-V3/R1是拥有600B以上参数量的专家混合（MoE）模型，并已经开源了模型权重。本文为您介绍在GPU实例上部署DeepSeek-R1蒸馏模型推理服务。 背景信息 估算模型所需配置 模型的参数量越大，其处理数据和生成内容的复杂性也随之增加
随着大语言模型技术的普及，越来越多的企业开始尝试利用该技术来提升业务能力。因此，如何构建安全的大模型推理服务，确保推理过程中的数据安全，已成为企业关注的热点话题。本文将介绍如何基于阿里云异构机密计算实例及Confidential AI方案（以下简称CAI），快速构建安全的大语言模型推理环境。 背景说
