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MoE-Infinity开源项目 – 低成本高性能的MoE模型推理库

MoE-Infinity 是一个专为 Mixture-of-Experts (MoE) 模型的推理和服务而设计的 PyTorch 库,具有低成本、高性能和易于使用的特点。它通过专家模块内存卸载和优化技术,显著降低了...

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MoE-Infinity使用交流:

MoE-Infinity 是一个专为 Mixture-of-Experts (MoE) 模型的推理和服务而设计的 PyTorch 库,具有低成本、高性能和易于使用的特点。它通过专家模块内存卸载和优化技术,显著降低了显存占用和推理延迟,同时兼容 HuggingFace 模型,能够无缝对接主流大型语言模型 (LLM)。

MoE-Infinity的特点:

  • 1. 专家模块内存卸载,节省90%显存
  • 2. 优化技术加持,推理延迟降低80%
  • 3. 兼容 HuggingFace 模型,无缝对接主流 LLM

MoE-Infinity的功能:

  • 1. 用于高效推理 Mixture-of-Experts (MoE) 模型
  • 2. 部署和优化大规模语言模型 (LLM)
  • 3. 与 HuggingFace 模型集成,实现无缝对接

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