AI技术新前沿本地LLM模型推理训练加速

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点击上方 蓝色 “ 顶层架构领域 ”，关注精彩与你分享 在自然语言处理（NLP）的广阔天地中，大型语言模型（LLM）以其卓越的文本处理能力，引领着智能应用的新潮流。然而，如何高效、安全地在本地环境中部署和运行这些模型，成为了一个待解决的问题。本文将深入探讨七种主流的本地LLM推理框架，评估它们的性能、特性及应用场景，为您提供全面的技术选型参考。 一、Hugging Face的transformers 是一个Python库，可以简化本地运行LLM的过程。 技术特性 ：提供超过40种模型架构，支持150多种预训练模型，提供模型的自动下载和丰富的API接口，具备广泛的NLP任务能力，包括但不限于文本分类、问答、翻译等。 优势 ：拥有庞大的社区和丰富的文档资源，支持快速迭代和实验，提供细粒度的模型控制。 缺点 ：在大规模生产环境中部署时可能需要额外的优 ………………………………