Mistral AI 发布 Codestral 25.01 代码模型,生成速度提升约 2 倍
Mistral AI 发布 Codestral 25.01,采用更高效的架构和改进的 tokenizer,生成与补全代码速度约为原版 Codestral 的 2 倍,上下文长度从 32k 提升到 256k。
推荐理由:官方给出 Codestral 25.01 的架构与 tokenizer 变化、256k 上下文和多项基准对比,可据此判断它在代码补全场景的位置。
把模型跑起来的工程实践:推理优化、显存与成本、Serving 架构与基础设施选型。
Mistral AI 发布 Codestral 25.01,采用更高效的架构和改进的 tokenizer,生成与补全代码速度约为原版 Codestral 的 2 倍,上下文长度从 32k 提升到 256k。
推荐理由:官方给出 Codestral 25.01 的架构与 tokenizer 变化、256k 上下文和多项基准对比,可据此判断它在代码补全场景的位置。
Mistral 宣布 la Plateforme 推出免费额度,并对全线模型降价,其中 Mistral Small 和 Codestral 输入输出价格均下降 80%,Mistral Large 下降 33%。
推荐理由:Mistral 一次性公布免费额度、全线降价和新版小模型,读者可据此重估自建与调用成本。
Meta 发布 Llama 3.1 系列,包含 8B、70B、405B 三个尺寸的 base 与 instruct 版本共六个开放权重模型,均支持 128K token 上下文和英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语、泰语 8 种语言,并新增工具调用能力。
推荐理由:Hugging Face 官方梳理了 Llama 3.1 三个尺寸的显存需求、量化方案与微调路径,可据此估算部署成本。
Hugging Face 为 TGI 推出 Multi-LoRA 服务,只需部署一次基础模型,即可按请求中的 adapter_id 动态调用多个 LoRA 适配器。
推荐理由:Hugging Face 官方给出 TGI Multi-LoRA 的部署步骤与成本数据,读者可据此评估单次部署承载多适配器的可行性。
Hugging Face 博客介绍 GaLore 方法,通过将梯度投影到低秩子空间,可在 NVIDIA RTX 4090 等消费级 GPU 上训练最高 7B 参数的 Llama 架构模型,作者报告优化器状态存储内存减少超过 82.5%。
推荐理由:原文给出 GaLore 在消费级 GPU 上训练 7B 模型的内存节省数据与 transformers 接入方式,便于评估落地成本。
Mistral AI 发布 Mixtral 8x7B,一个采用 Apache 2.0 许可、开放权重的稀疏混合专家模型(SMoE)。该模型总参数量 46.7B,但每个 token 只使用 12.9B 参数,因此在同等速度与成本下运行,推理速度比 Llama 2 70B 快 6 倍,并在多数基准上匹配或超过 GPT3.5。
推荐理由:官方给出 Mixtral 8x7B 的稀疏 MoE 架构与推理成本数据,可据此判断开源模型的性价比取舍。
Mistral AI 发布 7.3B 参数的 Mistral 7B,采用 Apache 2.0 许可,可无限制使用并支持本地、云端(AWS/GCP/Azure)及 HuggingFace 部署。
推荐理由:Mistral 7B 以 Apache 2.0 开源并给出与 Llama 2 系列的逐项对比,读者可据此判断小参数模型的性价比位置。
Hugging Face Diffusers 自 0.5.1 版本起支持 Flax,可在 Google TPU 上实现快速推理。
推荐理由:Hugging Face 官方给出在 TPU 上跑 Stable Diffusion 的完整代码路径,可迁移到多设备并行推理。
Hugging Face 发布教程,展示如何用 DeepSpeed-Inference、Accelerate 和 DeepSpeed ZeRO 为 176B 参数的 BLOOM 模型做推理,并给出各方案在 8x80GB A100 上的吞吐与加载耗时基准。
推荐理由:文章给出 BLOOM 176B 在多种 GPU 配置下的吞吐与加载耗时对比,可据此选择部署方案。
OpenAI 发布 Triton 1.0,这是一门类 Python 的开源编程语言,让没有 CUDA 经验的研究者也能编写高效的 GPU 代码,性能多数情况下可达到专家水平。
推荐理由:OpenAI 开源 Triton 1.0,让没有 CUDA 经验的研究者也能写出接近专家水平的 GPU 代码。