上图是一个较为完整的文生图模型推理业务架构示意图,展示了一个在线推理业务在训练好模型后的业务部署流程:通过 CI/CD 流程,我们可以快速完成从代码提交到编译构建、容器镜像制作和发布的整个流程。如图所示,开发... (模型需要提前上传到 TOS;基于 GPU 指标的弹性伸缩有一些前置要求,如开通 VMP、安装 nvidia-device-plugin(dcgm-exporter)、prometheus-agent(node-exporter)、prometheus-adapter 组件等,参考:[www.volcengine.co...
上图是一个较为完整的文生图模型推理业务架构示意图,展示了一个在线推理业务在训练好模型后的业务部署流程:通过 CI/CD 流程,我们可以快速完成从代码提交到编译构建、容器镜像制作和发布的整个流程。如图所示,... 步骤二:实现基于 GPU 使用率的弹性伸缩======================如前文所述,互联网在线业务的流量有着这样一些特点:* 延时敏感* 稳定性要求高* 一般为长期服务* 具有明显峰谷潮汐变化![picture.ima...
KubeAI提供基于cvat的标注工具,与数据处理及模型训练流程打通,助力线上模型快速迭代;提供任务/Pipeline编排功能,对接ODPS/NAS/CPFS/OSS数据源,为用户提供一站式AI工作站。平台自研推理引擎助力业务在提高模型服务性能的同时还能控制成本;自研训练引擎提高了模型训练任务吞吐量,缩短了模型的训练时长,帮助模型开发者加速模型迭代。此外,随着AIGC的火热发展,我们经过调研公司内部AI辅助生产相关需求,上线了AI制图功能,为得物海报...
大模型离线推理的关键挑战 — GPU Memory Wall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... 伯克利的发起者也基于 Ray 创建了创业公司—— Anyscale,目前这个项目在 GitHub 上获得了两万多的关注。在业界,Uber、 OpenAI、蚂蚁、字节等公司也都有基于 Ray 的相关应用实践。Ray 的架构分为三层,最下面一层...
大模型离线推理的关键挑战 — GPU Memory Wall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... 伯克利的发起者也基于 Ray 创建了创业公司—— Anyscale,目前这个项目在 GitHub 上获得了两万多的关注。在业界,Uber、 OpenAI、蚂蚁、字节等公司也都有基于 Ray 的相关应用实践。Ray 的架构分为三层,最下面一...
本文主要介绍在云服务器实例中部署meta-llama/Llama-2-7b-hf模型并使用CPU进行推理,以及通过Intel xFasterTransformer实现推理过程加速的方案。 背景信息Llama-2-7b-hf模型Llama 2是Meta公司开源的一个预训练和微调... 旨在优化和加速深度学习模型的推理和训练。它提供了一系列高效的算法和优化,用于在英特尔处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和其他硬件加速器上执行深度学习任务。 操作步骤步骤一:环境准备创建搭载了第5代英特尔®至强...
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型可以有效地提高癫痫检测的准确性和灵敏度。该模型采用了图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)作为其核心框架,GCN 能够有效地捕捉节点之间的关系,并从图中学习节点特征。但是,传统的 GCN 模型在处理这个问...
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型(stable 1.5和 stable 2.1)相比,SDXL提供更有艺术感、更真实的图像。 Diffusers Diffusers库是Hugging Face推出的一个操作扩散模型的工具箱,提供Diffusion推理训练全流程,简单方便的使用各种扩散模型生成图像、音频...
模型推理实践》主题演讲。 **0****1** **背景介绍**随着云原生的发展,Kubernetes 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes 对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和 Spark 的部署演进大致可分为三个阶段:* 第一个阶段是完全基于 YARN 的离线资源...
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 ... 伯克利的发起者也基于 Ray 创建了创业公司—— Anyscale,目前这个项目在 GitHub 上获得了两万多的关注。在业界,Uber、 OpenAI、蚂蚁、字节等公司也都有基于 Ray 的相关应用实践。Ray 的架构分为三层,最下面一层是...
模型的参数量以每 2 年数百倍的速度迅猛增长。然而从上图可以看出,相较模型的增长速度,单个 GPU 内存仅以每 2 年 1.7 倍的速度扩大,两者之间形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内... 蚂蚁等公司都有基于 Ray 的相关应用实践和开源合作。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/009e232e42c14aedbb3b9a8f4f28ae57~tplv-tlddhu82om-image.image?=&r...
《字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践》主题演讲。在云原生化的发展过程中 Kubernetes 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes 对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和 Spark 的部署演进大致可分为三个阶段:* 第一个阶段是完全基于 YARN 的离线资源管理,通过大规模使用 YARN 管理大数据集...
在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。**更长的上下文:**基于 FlashAttention 技术,我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限,我们会在后续迭代升级中着重进行优化。**更高效的推理:**基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显...