Databricks
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在Databricks模型服务中引入Mixtral 8x7B
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
Databricks宣布支持Mixtral 8x7B在模型服务中。Mixtral 8x7B是一种稀疏的专家混合（MoE）开放语言模型，可以处理长的上下文长度并提供更快的推理。Databricks模型服务提供即时访问Mixtral 8x7B，具有按需定价和无缝向量存储集成以及自动化质量监控等功能。MoE架构允许模型大小的扩展而不会导致推理时间计算的成比例增加。Databricks还为Mixtral 8x7B提供了一个简单且适用于生产的API，方便对模型进行比较和管理。
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关键要点
- Databricks宣布支持Mixtral 8x7B模型服务。
- Mixtral 8x7B是一种稀疏的专家混合（MoE）开放语言模型，能够处理长达32k个token的上下文。
- Databricks模型服务提供按需定价、无缝向量存储集成和自动化质量监控等功能。
- MoE架构允许模型大小扩展而不增加推理时间计算。
- Mixtral 8x7B的API简单且适用于生产，方便模型比较和管理。
- Mixtral 8x7B使用MoE架构，相比于密集的GPT模型具有显著优势。
- MoE模型在推理时只激活部分专家，从而减少计算量。
- Mixtral 8x7B的推理速度可与13B模型相当，但质量接近47B及更大密集模型。
- Databricks提供Foundation Model APIs，按token计费，降低成本并提高灵活性。
- 用户可以通过统一的API和SDK轻松比较和管理Mixtral 8x7B及其他模型。
- Databricks致力于提供最新的开放模型和优化的推理性能。
- 用户可以通过Databricks AI Playground快速尝试生成AI模型。
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