2026年使用Intel CPU实例部署Qwen-1.8B-Chat推荐系统并进行Query改写演示

使用Intel CPU实例部署Qwen-1.8B-Chat推荐系统并进行Query改写演示xFasterTrans 是由 Intel 官方开源的推理框架 为大语言模型 LLM 在 CPU X86 平台上的部署提供了一种深度优化的解决方案 支持多 CPU 节点之间的分布式部署方案 使得超大模型在 CPU 上的部署成为可能 此外 xFasterTrans 提供了 C 和 Python 两种 API 接口 涵盖了从上层到底层的接口调用

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xFasterTransformer是由Intel官方开源的推理框架,为大语言模型(LLM)在CPU X86平台上的部署提供了一种深度优化的解决方案,支持多CPU节点之间的分布式部署方案,使得超大模型在CPU上的部署成为可能。此外,xFasterTransformer提供了C++和Python两种API接口,涵盖了从上层到底层的接口调用,易于用户使用并将xFasterTransformer集成到自有业务框架中。xFasterTransformer目前支持的模型如下:

xFasterTransformer支持多种低精度数据类型来加速模型部署。除单一精度以外,还支持混合精度,以更充分地利用CPU的计算资源和带宽资源,从而提高大语言模型的推理速度。以下是xFasterTransformer支持的单一精度和混合精度类型:

  • FP16
  • BF16
  • INT8
  • W8A8
  • INT4
  • NF4
  • BF16_FP16
  • BF16_INT8
  • BF16_W8A8
  • BF16_INT4
  • BF16_NF4
  • W8A8_INT8
  • W8A8_int4
  • W8A8_NF4

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