腾讯大模型落地实操:模型推理引擎 TACO-LLM 的实践、腾讯乐享的 AI 功能探索

AIGC动态8个月前发布 Founder Park
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腾讯大模型落地实操:模型推理引擎 TACO-LLM 的实践、腾讯乐享的 AI 功能探索

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原标题:腾讯模型落地实操:模型推理引擎 TACO-LLM 的实践、腾讯乐享的 AI 功能探索
关键字:腾讯,模型,序列,数据,场景
文章来源:Founder Park
内容字数:17469字

内容摘要:


大模型在今年的落地,除了对用 AI 对已有业务进行改造和提效外,算力和推理的优化,可能是另外一项重要的实践了。这在腾讯的两个完全不同的业务上有着明显的体现。
推理成本是当下大模型落地面临的难题之一,整个 AI 行业都在探索如何高效利用计算资源,并行处理更多的推理请求。国内的云厂商也都在针对现有的推理构架做优化,甚至推出新的异构算力的解决方案。腾讯此前推出了大模型推理加速引擎 Taco-LLM,表现全面优于 vLLM 框架,吞吐性能相比前者及 TensorRT-LLM 提升 1-3 倍不等。
而腾讯乐享,作为腾讯内部孵化并使用了十余年的知识管理、学习培训和文化构建平台,开始利用 AI 对知识管理进行了深度改造,提效的同时也提高了知识的曝光、使用和迭代,AI 的加成甚至让企业知识管理这个赛道从小众成为了「热门」。
在 4 月 2 日的 Workshop 上,我们邀请到了腾讯大模型相关业务的人员,来分享大模型在腾讯业务上的探索与实践。本文整理自 Workshop 视频,略有增删。
分享嘉宾:
叶帆 腾讯云异构 AI 研发副总监
沈林玲 腾讯乐享产品资深架构师
李想 腾讯云互联网行业架构副总监


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作者简介:来自极客公园,专注与科技创业者聊「真问题」。

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