Skywork-MoE-Base-FP8

Modèle MoE hautes performances de 14,6 milliards de paramètres

Produit OrdinaireProgrammationMoEModèle à grande échelle

Skywork-MoE est un modèle expert mixte (MoE) hautes performances de 14,6 milliards de paramètres, comprenant 16 experts et 2,2 milliards de paramètres activés. Ce modèle est initialisé à partir d'un point de contrôle dense du modèle Skywork-13B. Il intègre deux technologies innovantes : une normalisation logique de la porte, améliorant la diversité des experts ; et un coefficient de perte auxiliaire adaptatif, permettant l'ajustement du coefficient de perte auxiliaire spécifique à la couche. Skywork-MoE affiche des performances comparables ou supérieures à celles de modèles ayant plus de paramètres ou de paramètres activés sur divers benchmarks populaires tels que C-Eval, MMLU, CMMLU, GSM8K, MATH et HumanEval.

Modèle MoE à grande échelle de 14
6 milliards de paramètres
16 experts et 2
2 milliards de paramètres activés
Technique de normalisation logique de la porte
Ajustement du coefficient de perte auxiliaire adaptatif
Performances exceptionnelles sur plusieurs benchmarks
Prise en charge de la précision fp8
optimisation de l'utilisation des ressources

Le modèle Skywork-MoE convient aux chercheurs et développeurs qui ont besoin de traiter l'entraînement et l'inférence de modèles de langage à grande échelle. Il offre une utilisation efficace des paramètres et de puissantes performances de calcul
particulièrement adapté aux scénarios où les ressources sont limitées ou où une inférence rapide est nécessaire.

Les chercheurs utilisent Skywork-MoE pour l'entraînement et les tests de modèles de traitement du langage naturel.
Les entreprises utilisent le modèle Skywork-MoE pour la génération automatique de documentation produit et le développement de systèmes de questions-réponses.
Les établissements d'enseignement utilisent le modèle Skywork-MoE pour assister à la génération automatique de contenu pédagogique et à la correction automatique des devoirs des élèves.

Installer les dépendances nécessaires
y compris les versions correspondantes de PyTorch et vllm.
Cloner le dépôt vllm fourni par Skywork et compiler l'installation.
Configurer l'environnement Docker et utiliser l'image Docker fournie par Skywork pour exécuter directement vllm.
Configurer le chemin du modèle et le répertoire de travail

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Skywork-MoE-Base-FP8 — Modèle MoE hautes performances de 14,6 milliards de paramètres

3FS — 3FS est un système de fichiers distribué hautes performances, spécialement conçu pour les charges de travail d'entraînement et d'inférence en IA.

Système d'inférence DeepSeek-V3/R1 — Le système d'inférence DeepSeek-V3/R1 est une architecture d'inférence distribuée haute performance, spécialement conçue pour l'optimisation des modèles IA à grande échelle.

Thunder Compute — Fournit le service de cloud GPU le plus économique au monde, pour faciliter le développement IA/ML auto-hébergé.

Evo 2 — Evo 2 est un puissant modèle de base d'IA conçu pour décrypter le code génétique de l'ADN, de l'ARN et des protéines.

DeepGEMM — DeepGEMM est une bibliothèque CUDA pour une multiplication matricielle FP8 efficace, prenant en charge le scaling granulaire fin et plusieurs techniques d'optimisation.

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

FlashVideo — FlashVideo est un modèle de génération vidéo haute résolution et performant, axé sur la fluidité des détails et la fidélité.

Huginn-0125 — Huginn-0125 est un modèle profond récurrent à variables latentes de 3,5 milliards de paramètres, excellemment adapté au raisonnement et à la génération de code.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B est un modèle linguistique de grande envergure, open source, dont les performances ont été améliorées par apprentissage par renforcement.

Kokoro-82M — Modèle texte-à-parole (TTS) de pointe disposant de 82 millions de paramètres.

NVIDIA Project DIGITS — NVIDIA Project DIGITS est un superordinateur de bureau conçu pour les développeurs d'IA, offrant des performances IA exceptionnelles.

FlashInfer — FlashInfer est une bibliothèque de noyaux GPU hautes performances pour les services de grands modèles linguistiques.

Mémoire — Implémentation d'une couche mémoire extensible permettant d'augmenter les paramètres du modèle sans augmenter la charge de calcul.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Grand modèle linguistique quantifié de 70 milliards de paramètres

FlagCX — FlagCX est une bibliothèque de communication inter-puces.

EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ — Modèle de génération multilingue développé par LG AI Research

DeepSeek-V3 — Modèle linguistique Mixture-of-Experts (MoE) de 671 milliards de paramètres.

DRT-o1-14B — Modèle de traduction automatique neuronale basé sur le raisonnement en profondeur

FastVideo — Framework open source accélérant les grands modèles de diffusion vidéo.

RWKV-6 Mélange d'Experts — Le plus grand modèle de la famille RWKV, utilisant la technique MoE pour améliorer l'efficacité.

Trillium TPU — Sixième génération d'unités de traitement tensoriel (TPU) de Google, offrant des performances exceptionnelles pour les charges de travail d'IA.

DeepSeek-V2.5-1210 — Modèle linguistique expert hybride haute performance

Rain AI — Construire le matériel informatique d'intelligence artificielle le plus économe en énergie

falcon-mamba-7b — Modèle linguistique causal performant de 7 milliards de paramètres

Accélérateurs AMD Instinct MI325X — Des performances AI de pointe pour les infrastructures d'IA

Accélérateur IA Intel Gaudi 3 — Accélérateur IA haute performance, conçu pour les charges de travail IA.

SiFive — Mène la révolution RISC-V et fournit une densité de calcul haute performance

Groq — Inférénce IA rapide, intelligence instantanée pour les modèles open source.