device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") input_tensors = input_tensors.to(device) model.to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(input_tensors) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2).squeeze().tolist() # 解码预测结果 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) labels = [tokenizer.decode([pred]) ...
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的步骤,配置GPU服务器。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c940b0b0854c42c796ec49b07eeae90a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407670&x-signature=vNRSdbDQq2N2EVsrvrR6Wrlk1iQ%...
单一集群 2000+ GPU 卡,提供 1 EFLOPS 算力。 - **超强网络性能:** 机内 600GBps 双向 NVLink 通道,800Gbps RDMA 网络高速互联,支持 GPU Direct Access。 - **并行文件系统 vePFS:** 百 Gb 带宽,亚毫秒延迟,支... 分布式目录树服务:为平铺的 TOS 文件建立目录树结构;可支撑百万 QPS,专为小文件优化。这里我们用一个实验来证明整体损耗情况。![1280X1280 (4).PNG](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/1...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580468&x-signature=zvpmTLsfXbX3aQyjKbuzqzL0zsU%3D)以下是徐广治演讲实录:大家上午好,我是来自火山引擎的徐广治,很高兴有这个机会可以和大家一起分享边缘云,我今天分享的主题是《边缘云,下一代云计算》。云计算不是一个新鲜的名词,从 2000 年之后涌现了众多的云厂商和云服务,从那之后过去了十几年,云厂商已经提供了完整的向基础设施及服务、平台级服务、软件及服务,提供了私有云、公有云、...
loss.backward() optimizer.step() print statistics running_loss += loss.item() if i % 2000 == 1999: print every 2000 mini-batches ... args = parser.parse_args() device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(f"use device={device}, local_rank={args.local_rank}") if args.local_rank >= 0: ...
单文档QA、多文档QA、摘要、Few-shot学习、代码补全和合成任务等六大类任务 20 个不同子任务。具体来说,LongBench 有以下特点: **双语:**LongBench 能够针对中、英双语的长文本进行更... `CUDA\_VISIBLE\_DEVICES=0 python pred.py` ```可以在`pred/`文件夹下得到模型在所有数据集下的输出,此后运行eval.py的评测代码: ``` `python eval.py` ```...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3285c875385448eea9869d896b455049~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580445&x-signature=UltZeKqjD... FROM paas-cn-beijing.cr.volces.com/cuda/cuda:11.4.3-devel-ubuntu20.04 LABEL org.opencontainers.image.authors="xx@bytedance.com" ENV PATH="/root/miniconda3/bin:${PATH}" ...
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...
我们吸引了超过 2000 个团队报名参赛,并收到了 298 个有效项目。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/64396fa9d7844f5fb96c0eb4f46d3620~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580438&x-signature=EaOulNqRNaZY%2FvXKEN6IiL0fyII%3D)经过严格筛选,我们选出了 38 个优秀团队进入复赛。为了推动大家在大模型技术上取得更高的成就,我们在复赛阶段举办了...
2000家,包括顾家家居、启飞智能、希恩碧、明益信、海兴电力等知名企业。**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2d4c1671047e4721ac1c7fc8b08a4e81~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666820&x-signature=GlQFDbVZEuKWuy%2BnWAGOd0fonX0%3D) **PART.****2****合作背景**传统的项目协作场景中,企业往往会被以下问题...
库房占地面积2000平方米,库存量大、品类齐全、供货及时、服务完善等优势使公司在天津管道行业中处于领军者位置。多年来,公司本着“整合优势资源、提供优质服务”的经营理念,赢得了广泛的认可与支持。 目前... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666819&x-signature=XQ6pc8Ga2cwYkrIEL9W%2B4c%2FxJGg%3D) 然而,当前的经营模式也使企业人员面临着一定的挑战: * 子公司账套与总公司账套之间的数据不同步。每个...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666847&x-signature=wRNK3Y9TiDCvaXYHDYoiQ%2FPxL4I%3D)也能结合常识或提出有趣的观点:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c... .half().cuda() image_path = "your image path" response, history = model.chat(tokenizer, image_path, "描述这张图片。", history=[]) ...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580447&x-signature=%2BkDEEBKzpUyAs5l4tnfZ2lyQamY%3D)**计算内核性能优化**构建一个企业级的向量检索应用,数据量可能超过亿级,延迟在 10ms 内,要求用起来更快、更稳,所... 高清视频超 2000 万条,每天有大量用户来搜索、查询图片和视频。亿级海量数据对向量检索服务能力提出更高要求,业务如何灵活的设置分片,当数据量大幅增加时又如何避免重新部署集群,加快索引构建、节约资源。解决方...