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社区干货
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/85544e397eed48848081f9d06d9e8276~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666880&x-signature=gsaVLbHCgJ8PywD1%2B5mQiINx%2Btc%3D)2. 在实例类型中,选择GPU计算型,可以看到有A30、A10、V100等GPU显卡的ECS云主机,操作系统镜像选择Ubuntu 带GPU驱动的镜像,火山引擎默认提供的GPU驱动版本为CUDA11.3,如果需要升级版本的话可以参考后面...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模... device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model.to(device)for epoch in range(10): train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Kserve的服务,稍作修改即可接入推理引擎统一框架,新增服务按照框架实现指定function即可。推理服务统一框架构如下图所示:
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AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
ASIC 的架构乍一看会很简单,但其实很多硬件的设计细节作为核心技术,作为终端使用者都无法获得。而在软件上,刚刚也提到,ASIC 公司一般都会给自家产品配到一套的完整的软件栈,其中就包括其编译器,和设计细节一样,编译器对于终端使用来说也是不透明的。大多数 ASIC 都很难支持开发者像优化 CUDA Kernel 一样优化 ASIC 上运行的 AI 模型性能,往往只能做的很有限。 **0****3** **ByteMLPerf 的方案...
高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文
张量算子等sdk,接口层提供了多语言的API接口。本文基于docker跑通了bmf框架,实践了解码和合成功能。## 1、环境搭建日常工作使用的是Inter芯片的Mac本,基于docker环境搭建了bmf环境。bmf提供的docker镜像基于ubuntu 20.04,它包含了运行BMF CPU和GPU的完整环境依赖:Cuda11.8, Pytorch 2.0, TensorRT 8.6.1, CV-CUDA 0.3。安装完docker后执行官方教程命令:```shell# 拉取官方镜像docker pull babitmf/bmf_runtime:latest...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
下面我们通过一个 Stable Diffusion 容器镜像,来整体演示/体验这一方案。## 步骤一:快速构建镜像首先我们需要制作一个 Stable Diffusion 的 webui 容器镜像。Dockerfile 地址 :[github.com/fengmingxing/vol-stable-diffusion-webui/tree/main](github.com/fengmingxing/vol-stable-diffusion-webui/tree/main)(可以按照教程直接使用)Dockerfile 内容:```FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pending Pods 问题**Spark 支持 DynamicAllocation,用户在实际使用中,一般设置 max 为比较大的值,当前 Arnold 为了防止产生大量 Pending Pods,是按照 max 进行 Quota 校验,只有 Quota 足够启动 max 个 Executor 时才可以真正提交到 K8s,否则在 Arnold 服务中排队等待。但当前以 max 来 Check Quota 缺点是容易浪费资源...
GPU-部署Baichuan大语言模型
该模型对GPU显存的需求如下: 精度 显存需求 推荐实例规格 GPU显卡类型 FP16 27 GB ecs.g1ve.2xlarge V100 * 1(单卡32 GB显存) INT8 17 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) INT4 10 GB ecs.gni2.3xlarge A10 * 1(单卡24 GB显存) 软件要求注意 部署Baichuan大语言模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
3.CUDA8.04.cuDNN5.Python 3.5**需要注意的是,CUDA8.0是NVIDIA显卡才能安装的,不安装CUDA8.0的话,TensorFlow只能用电脑的CPU来计算了,计算速度会大打折扣。## 2.TensorFlow安装过程### 2.1 安装anaconda进入官网,拉到最下面,根据你系统是64还是32位下载安装,一般win10都是64位。安装就按默认选项就行。: print('warning: GPU is not available, the computation is going to be very slow...') weight_path=Path('/content/DeOldify') ...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
下面我们通过一个 Stable Diffusion 容器镜像,来整体演示/体验这一方案。步骤一:快速构建镜像===========首先我们需要制作一个 Stable Diffusion 的 webui 容器镜像。Dockerfile 地址 :github.com/fengmingxing/vol-stable-diffusion-webui/tree/main(可以按照教程直接使用)Dockerfile 内容:``` FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04 LABE...
[数据库论文研读] HTAP行列混存 & 智能转换
> > *Bridging the Archipelago between Row-Stores and Column-Stores for Hybrid Workloads*论文原文:[Bridging the Archipelago between Row-Stores and Column-Stores for Hybrid Workloads](https://db.cs.... (https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6a3bdf118f5f4f0088abca6f3d8e1200~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)### 实验数据