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摩爾線程推出vLLM-MUSA開(kāi)源項(xiàng)目,助力開(kāi)發(fā)者高效移植大語(yǔ)言模型

   發(fā)布時(shí)間:2024-11-05 20:32 作者:顧青青

摩爾線程官方今日宣布,已成功將大語(yǔ)言模型高速推理框架vLLM的MUSA移植版本上線,此舉旨在為開(kāi)發(fā)者提供基于摩爾線程全功能GPU進(jìn)行開(kāi)源項(xiàng)目MUSA移植的參考。

據(jù)悉,vLLM作為一款高效且便捷的大模型推理和服務(wù)框架,已在眾多大語(yǔ)言模型中發(fā)揮關(guān)鍵作用,并逐漸成為行業(yè)內(nèi)廣泛采用的開(kāi)源推理框架。

摩爾線程團(tuán)隊(duì)針對(duì)vLLM v0.4.2版本進(jìn)行了詳盡的移植適配工作,為vLLM框架新增了摩爾線程GPU后端Device支持,并慷慨地將移植后的vLLM-MUSA版本開(kāi)源,供開(kāi)發(fā)者社區(qū)使用。

通過(guò)這一開(kāi)源項(xiàng)目,開(kāi)發(fā)者們能夠基于摩爾線程GPU以及vLLM-MUSA進(jìn)行更為深入的二次開(kāi)發(fā),同時(shí)也可輕松將vLLM升級(jí)至社區(qū)發(fā)布的最新版本。

摩爾線程進(jìn)一步指出,其MUSA軟件棧與CUDA軟件棧接口的高度兼容性,不僅顯著提升了應(yīng)用移植的效率,還大幅縮短了整個(gè)開(kāi)發(fā)周期。為了進(jìn)一步降低開(kāi)發(fā)者在MUSA平臺(tái)上進(jìn)行大語(yǔ)言模型訓(xùn)練和推理應(yīng)用適配的難度,摩爾線程還提供了一系列實(shí)用的工具和腳本,其中包括MUSIFY自動(dòng)代碼移植工具。

對(duì)于對(duì)摩爾線程GPU及vLLM-MUSA開(kāi)源項(xiàng)目感興趣的開(kāi)發(fā)者,可通過(guò)訪問(wèn)官方GitHub倉(cāng)庫(kù)獲取更多信息和資源。附vLLM-MUSA開(kāi)源地址:https://github.com/MooreThreads/vLLM_musa

此舉無(wú)疑將促進(jìn)大語(yǔ)言模型推理領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展,并為開(kāi)發(fā)者社區(qū)帶來(lái)更多的便利與創(chuàng)新機(jī)會(huì)。

 
 
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