Hugging Face - Blog
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使用AWS Inferentia2加速Hugging Face Transformers
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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
本文介绍了AWS Inferentia2加速Hugging Face Transformers的方法，提供了前所未有的吞吐量、延迟、每瓦性能和可扩展性。通过与AWS的合作，Hugging Face优化了其模型以在Inferentia2上运行，性能比Inferentia和NVIDIA A10G GPU都要好。这个突破为更广泛的受众提供了高质量的机器学习模型，实现了人工智能的可访问性。
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关键要点
- Transformer模型已成为许多机器学习任务的标准，但在生产中部署存在挑战。
- Hugging Face与AWS合作，优化其模型以在AWS Inferentia2上运行。
- AWS Inferentia2提供前所未有的吞吐量、延迟、每瓦性能和可扩展性。
- Inferentia2相比Inferentia提供4倍的吞吐量提升和10倍的延迟降低。
- Inf2实例支持多种大小，最多可配备12个Inferentia2芯片，适合大模型的分布式推理。
- 使用AWS Neuron SDK，开发者只需一行代码即可编译模型，无需复杂的修改。
- 基准测试显示，AWS Inferentia2在延迟性能上优于NVIDIA A10G GPU和Inferentia1。
- Hugging Face模型在Inferentia2上的表现显著提升，尤其是在BERT和Vision Transformer模型上。
- AWS Inferentia2的推出使高质量机器学习模型更易于访问，推动人工智能的普及。
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