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Amazon SageMaker 上的 Baichuan2 模型微调及部署（二）部署部分
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原文中文，约23500字，阅读约需56分钟。
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内容提要
本文介绍了Baichuan2模型的三种部署方式：HuggingFace原生方式、vLLM框架和Triton Inference Server。同时介绍了加载量化和非量化模型的方法，并对BFloat16数据格式下的推理性能进行了比较。
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关键要点
- 介绍了 Baichuan2 模型的三种部署方式：HuggingFace 原生方式、vLLM 框架和 Triton Inference Server。
- 加载量化和非量化模型的方法。
- 对 BFloat16 数据格式下的推理性能进行了比较。
- 使用 LoRA 方法微调 Baichuan2 模型时生成 LoRA 模型文件，并使用 peft 加载。
- HuggingFace 部署 BFloat16 模型简单，需注意显卡资源需求。
- INT8 模型在保证效果的情况下减少 GPU 资源需求。
- vLLM 框架提高推理速度和吞吐率，支持批量推理。
- TensorRT-LLM 提供推理加速，支持多种优化技术。
- 推理性能对比显示 vLLM 和 TensorRT-LLM 的吞吐率高于 HuggingFace。
- 总结了 Baichuan2 系列模型的微调和部署方法，提供了实践指导。
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