llama

多GPU和单GPU运行llama的时间差在今天测试的时候，遇到了非常奇怪的问题。之前的llama推理耗时40-50秒，而今晚的llama推理耗时580-590秒。

docker 安装并使用 ollama

ComfyUI - ELLA：解锁ComfyUI图像生成新境界的神奇插件ELLA Image GeneratorStyle Preset SelectorColor Palette Adjuster

Coder个人博客

Llama.cpp GGML 模块深度分析团队博客: 汽车电子社区GGML (Georgi’s Gorgious Machine Learning) 是 llama.cpp 项目的底层张量计算库，提供了高性能的张量操作、量化算法和多硬件后端支持。作为整个推理引擎的基础，GGML 负责所有底层的数值计算和硬件适配。

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基于Llama-Factory/Qwen2.5-1.5b自定义数据集LoRA微调实战【PPO/RLHF/训练/评估】目标是整合主流高校效训练微调技术，如增量预训练、多模态指令监督微调、奖励模型训练、PPO训练、DPO训练、KTO训练、ORPO训练

白云千载尽

LLaMA-Factory 入门（二）：深入技术解析本文主要来学习一下大语言模型微调的核心概念、主流方法、数据工程、硬件要求及评估体系。参数高效微调，只更新极少量的参数（通常 < 1%），冻结大部分原始参数。适合消费级显卡（如 RTX 4090）。

Coder个人博客

Llama.cpp 整体架构分析团队博客: 汽车电子社区llama.cpp 是一个高性能的大语言模型推理引擎，用 C++ 编写，专注于在多种硬件平台上高效运行 LLM 推理。该项目由 Georgi Gerganov 创建，已成为业界领先的开源 LLM 推理框架之一。

Coder个人博客

Llama.cpp Tools 实用工具深度分析团队博客: 汽车电子社区tools/ 目录是 llama.cpp 项目的实用工具集，提供了一整套生产级别的命令行工具，涵盖了模型推理、性能评估、模型优化、部署服务等完整的工作流程。这些工具不仅为开发者提供了便利的操作接口，更是 llama.cpp 项目工程化成熟度的重要体现。

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Llama.cpp Examples 示例程序深度分析团队博客: 汽车电子社区examples/ 目录是 llama.cpp 项目的示例程序集合，为开发者提供了从入门到专业级别的完整学习资源。该目录包含了50多个示例程序，涵盖了基础推理、高级优化、生产部署、研究实验等多个维度，是学习LLM推理技术的宝贵资源库。

白云千载尽

LLaMA-Factory 入门（一）：Ubuntu20 下大模型微调与部署参考链接：LLaMA-Factory 是一个面向大语言模型（LLM）的高效训练与微调框架，专为简化 LLaMA 系列以及各类开源大模型的训练流程而设计。它以“开箱即用、灵活高效”为核心理念，提供从数据准备、参数高效微调（PEFT）、训练配置管理到模型部署的一站式解决方案。

基于 Qwen2.5 与 LLaMA-Factory 的 LoRA 微调实战本文将详细介绍如何在 Windows 环境下（单卡 8G 显存），利用 LLaMA-Factory 框架对 Qwen2.5-1.5B 模型进行 LoRA 微调，并通过 Ollama 实现本地部署。我们将通过人设注入（Identity Injection），把通用的 AI 模型训练成一位名为 Elaine 的专属助手。

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PyTorch分布式训练实战：从零构建Llama模型多GPU训练系统本文将手把手教你如何实现完整的Llama模型分布式训练系统，涵盖模型架构、数据预处理、多GPU并行训练等核心技术。

Llama 3-8B-Instruct 在昇腾 NPU 上的 SGLang 性能实测随着大模型在各类智能应用中的广泛应用，高效的推理硬件成为关键瓶颈。昇腾 NPU（Ascend Neural Processing Unit）凭借其高算力、低能耗以及对 SGLang 的深度优化，能够显著提升大模型推理性能。本文以 Llama 3-8B-Instruct 为例，通过在昇腾 NPU 上的实测，展示其在吞吐量、延迟和资源利用方面的优势，并探索可行的优化策略，为开发者在今后的开发中提供可参考的案例。

DARLING Zero two♡

拒绝“环境劝退”：Llama-2-7b 在昇腾 NPU 上的工程化部署与深度故障排查实录资源导航：昇腾模型开源社区： https://atomgit.com/Ascend免费算力申请： https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1?source_module=search_result_model (建议关注昇腾社区活动或 GitCode/ModelArts 提供的体验实例)

昇腾NPU实战：Llama-2-7B大模型的部署全流程与性能深度分析人们眼中的天才之所以卓越非凡，并非天资超人一等而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。———— 马尔科姆·格拉德威尔

Pocker_Spades_A

昇腾 NPU 算力平台下 Llama-2-7B 大模型部署与性能实测报告目录前言一、环境配置1.1 测试目的1.2 测试范围1.3 选择配置并启动 Notebook二、测试环境详情

从 0 到 1：Llama 3-8B 在昇腾 Atlas 800T 上的推理调优与算力榨干指南前言：前段时间在 GitCode 中注意到 Notebook 功能可以直接进行大模型开发，于是抱着试试看效果的心态，决定尝试在云端环境部署一次 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型。整个过程比预期顺利得多，但也遇到了一些容易踩坑的问题，因此整理成了本文，希望作为一份从零开始就能照着做的完整部署教程。

不爱学英文的码字机器

基于昇腾 NPU 部署 Llama-3-8B 实战教程：从环境搭建到构建昇腾问答智能体算力申请：https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1

是店小二呀

从 CUDA 到 CANN：昇腾 NPU 环境下 Llama-2 大模型部署在人工智能的浩瀚星河中，算力是驱动一切的引擎。长久以来，NVIDIA GPU 凭借其强大的通用并行计算能力和成熟的 CUDA 生态，几乎垄断了深度学习训练与推理的市场。然而，随着 AI 模型参数量的爆炸式增长（从 ResNet 的千万级到 GPT-4 的万亿级），通用 GPU 在能效比和特定算子优化上逐渐显露出瓶颈。

红苕稀饭666

Llama-AVSR论文阅读2025.31.摘要background 多模态大语言模型（MLLMs）在多模态理解方面表现出色。在音频和语音领域，LLM结合音频编码器已在自动语音识别（ASR）上取得了SOTA效果。