我成功把【百度文心大模型】推理速度提升了7倍！

主要观点总结

文章主要介绍了深度学习模型推理加速的重要性和技术挑战，以及针对大模型如百度文心大模型的推理加速实践。文章还提到了深度学习模型推理加速工程师成为当前热门的职业，并强调了项目实战经验的重要性。最后，介绍了深蓝学院推出的深度学习模型推理加速实践项目，包括课程内容和授课讲师等信息。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景介绍

随着人工智能的快速发展，深度学习已成为许多技术岗位的必备技能。但在实际应用中，模型推理速度成为影响用户体验和企业的盈利能力的重要因素。

关键观点2: 深度学习模型推理加速的重要性

模型推理速度直接影响用户体验和企业的竞争力。对于自动驾驶、游戏等行业，快速的模型推理可以带来更好的用户体验和企业效益。

关键观点3: 大模型推理加速的挑战

随着模型复杂度和参数量的增加，模型推理成为一项具有挑战性的技术难题。需要解决运算效率和内存占用等问题，以实现快速推理。

关键观点4: 深度学习模型推理加速的实践方法

文章提到了通过模型量化、精度转化、重写算法模型算子等方法来提高模型运行速度。同时，也介绍了在实际面试中如何应对面试官关于大模型部署和推理加速的问题。

关键观点5: 深蓝学院推出的实践项目介绍

深蓝学院推出的实践项目旨在帮助学生掌握不同项目需求的模型推理上线技术，通过实战形式深入实践实际案例，以吃透、学透为目标。该项目包括语言大模型和多模态大模型的实践，并提供了专家授课和助教答疑等支持。

文章预览

‍ ‍ 我们成功把【百度文心大模型】推理速度提升了7倍以上，且确保精度损失在要求范围内！ 1  我们为什么要花2个月，搞推理加速？ ‍ ‍ ‍ ‍ 随着人工智能的快速发展 （卷得离谱） ，深度学习已经成为许多技术岗位的必备技能。掌握深度学习可以增加从业者在就业市场上的竞争力，为职业发展提供更多机会。 But！ 目前各家算法精度相差无几，并且绝大多数落地场景对精度的要求并不苛刻（87%与85%，没太大区别），可到了真正实际落地时，需要考虑的因素却极为“苛刻”，比如 运算效率、内存占用 ，成为了悬在企业盈利项上的双斧。 模型越来越复杂，参数量非常的大，导致在使用这些模型的时候存在较大的性能瓶颈，实现在线实时推理几乎成为一件不可能的事情， 所以做好推理加速是一个非常棘手的技术问题。 毕竟，如今大模型时代 ………………………………