优化大型语言模型 (LLM) 推理性能的策略

随着大型语言模型 (LLM) 在聊天机器人和内容创建等众多应用中的使用日益增多，了解如何扩展和优化推理系统至关重要。根据 NVIDIA 技术博客，这些知识对于就 LLM 推理的硬件和资源做出明智的决策至关重要。

LLM 推理规模的专家指导

在最近的一次演讲中，NVIDIA 高级深度学习解决方案架构师 Dmitry Mironov 和 Sergio Perez 就 LLM 推理规模的关键方面提供了见解。他们分享了专业知识、最佳实践以及有效应对部署和优化 LLM 推理项目的复杂性的技巧。

会议强调了了解 LLM 推理规模的关键指标对于为 AI 项目选择正确路径的重要性。专家们讨论了如何准确确定硬件和资源的规模、优化性能和成本，以及如何选择最佳部署策略（无论是在本地还是在云端）。

高级优化工具

演示还重点介绍了 NVIDIA NeMo 推理大小计算器和 NVIDIA Triton 性能分析器等高级工具。这些工具使用户能够测量、模拟和改进他们的 LLM 推理系统。NVIDIA NeMo 推理大小计算器有助于复制最佳配置，而 Triton 性能分析器则有助于性能测量和模拟。

通过应用这些实用指南并提高技术技能，开发人员和工程师可以更好地应对具有挑战性的人工智能部署场景并在他们的人工智能计划中取得成功。

持续学习和发展

NVIDIA 鼓励开发者加入 NVIDIA 开发者计划，以便从 NVIDIA On-Demand 获取最新视频和教程。该计划提供了向专家学习新技能并及时了解 AI 和深度学习最新进展的机会。

本内容部分由生成式 AI 和 LLM 协助制作。经过 NVIDIA 技术博客团队的仔细审查和编辑，以确保准确性和质量。

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