大模型应用--向量数据库FAISS

向量数据库Faiss是Facebook AI研究院开发的一种高效的相似性搜索和聚类的库。它能够快速处理大规模数据，并且支持在高维空间中进行相似性搜索。Faiss的工作，就是把我们自己的候选向量集封装成一个index数据库，它可以加速我们检索相似向量Top K的过程，一些最有用的算法是在 GPU 上实现的。安装pip install faiss-cpupip install faiss-gpu通过上

Sun Jan 26

人工智能大模型

大模型推理--推理优化

大模型的推理也是大模型领域需要研究的一个重要部分，涉及到推理的优化方法。● 减小模型尺寸：常见的方法包括模型量化、知识蒸馏、权重共享等。这些方法可以减少存储空间的占用、提高模型的加载速度和推理速度等。● 减少计算操作：常见的方法包括模型剪枝和稀疏激活等。这些方法的核心思想是用更高效、计算量更少的操作来代替模型中原有的操作知识蒸馏知识蒸馏不是一个新的概念，相信大家应在其他的机器学习的背景知识上了解

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