合法推理模型名词解释
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键... 另外一个是模型运行期。a.网络构建期 i.模型解析与建立,加载onnx网络模型。 ii.计算图优化,包括横向算子融合,或纵向算子融合等。 iii.节点消除,去除无用的节点。 iv.多精度支持,支持FP32/FP16/i...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
利用Conda创建虚拟环境部署ChatGLM-6B模型,并进行模型推理和精调训练的Demo实践。## 准备工作:### 创建GPU云服务器1. 进入ECS云服务器控制台界面,点击创建实例的涌现,人们发现生成式人工智能在非常多领域具有重要意义,如图像生成,书写文稿,信息搜索等。随着 LLM 场景的多样化,大家希望 LLM 能在垂直领域发挥其强大的功能。但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端 GPU 的情况下难以运行。在这项工作中,我们研究了在加速器内存有限的消费类硬件上运行大型 MoE 语言模型的问题。我们建立在参数卸载算法和提出一种新颖的策略,通过利用 Innate 来加速卸载使用此策略,我们可以在桌面硬件和免费层 Google Colab 实例上运行混合量化的 Mixtral-8x7B。尽管 LLM 参数是公开可用的,但由于它们规模。最先进的开放访问语言模型需要多个高端 GPU 1 即使基本推理工...
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部署自定义的 yolo 模型
本教程以 tiny-yolov3 模型为例,介绍如何在边缘智能创建自定义推理模型,并在边缘一体机上部署相应的模型服务。此外,本教程提供了一份示例代码,可用于验证模型服务是否正常工作。 准备工作在边缘智能创建自定义模型... 获取模型的输入和输出属性。创建自定义模型时,您需要提供模型的输入和输出配置。您可以通过以下方式获取所需信息: 阅读模型的文档,从文档中获取输入和输出属性。 (推荐)使用 Netron 工具解析模型的结构,自动获取...
官方模型概览
本文介绍了边缘智能提供的官方推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型名称 框架 类型 描述 口罩检测-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有配套口罩行为的个体。 抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的抽烟行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有抽烟行为的个体。 人脸检测...
如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
大模型推理框架、训练/推理软硬件方案等技术实践,推出了一系列高性价的 AI 基础设施。为了让对 AIGC 感兴趣的开发者感受 AI 的魅力,本文将以 Stable Diffusion 模型为例,结合大模型企业常规工程化技术实践,演示如何在火山引擎云上部署用户自己的 Stable Diffusion 服务。## Stable Diffusion 环境依赖如果想把 Stable Diffusion 部署在云端,用户一般需要用到以下产品及服务:- 容器服务 VKE(Kubernetes v1.24)- 镜像仓...
模型训练/推理资源说明
模型训练及模型推理(模型在线服务)均需要消耗计算资源。您在创建应用时,会根据您输入的业务指标分别估算出模型训练及模型推理所需的资源配额,这两部分配额不共享。 模型训练资源可以提交任意数量的训练任务,当模型训练配额不足时,训练任务将处于资源排队状态;当其他训练任务完成阶段性训练后,会主动释放资源,排队中的训练任务将申请到资源。注意:不追新的任务完成指定样本训练后,即释放资源并不再申请资源;批式追新的任务完成最新...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 专家系统随笔
首页summary报告: 模型香吐率运行时间、芯片利用率、切分策略评估,以及各个调优知识库TOP问题;- 3. 计算图分析: ub融合、aipp融合、transdata等;- 4. 模型算子性能瓶颈分析:模型算子带宽&算力利用率;- 5. aicpu & aicore并行分析;## 模型性能优化针对onnx推理模型,根据定义好的子图pattern主动识别onnx模型中符合的子图,...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。,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,它在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临着很大的挑战。