第一个挑战是内存的挑战,机器学习的模型越来越大,尤其是继 Transformers 类的模型后,模型大小迅猛增长。从上图中可以看到,过去几年机器学习领域的模型参数增长非常迅猛,而相比于模型参数的增长,GPU 算力的提升相对... 能够提高 GPU 的利用率。但这种情况下,每个进程拿到一部分 GPU 显存,如果不进行切分,可能要占据整张卡,所以就是说进行了切分之后,在这种场景下也可以把离线推理运行起来。- **分布式调度**![picture.image]...
查询性能提升,并降低后台Merge线程的压力。 ### **/ 无法满足的需求 /** **上述社区的设计与实现,还是无法满足用户的一些高级需求:** **●** 首先部分高级用户对数据的分布有着比较... 由于ClickHouse每一个列都会对应落盘为一个具体的文件,列越多,每次导入写的文件也就越多。那么,相同消费时间内,就会频繁地写很多的碎文件,对于机器的IO是很沉重的负担,同时给MERGE带来很大压力;严重时甚至导致集群...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135649&x-signature=C4WMDYHa04bx3udvpnBjeMzx4Q0%3D) #### 法宝二: prompt 插件关于 prompt 方面,有三个插件我是特别大力强烈推荐的,分别是 1. [sd-webui-tagcompl... 可以通过增加或者降低提示词权重来控制生成细节,具体写法是 `(prompt:weight)`,如果不写 weight,默认一层括号为 1.1 权重,写了以 weight 为主1. 负面提示词:负面提示词相较于没有那么关键,可以一套用到黑,这里就...
是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离... 模型大小迅猛增长。从上图中可以看到,过去几年机器学习领域的模型参数增长非常迅猛,而相比于模型参数的增长,GPU 算力的提升相对较慢,两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU ...