推理设计模型两类属性
社区干货
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
我们将重点介绍下KubeAI平台在推理、训练和模型迭代过程中的核心引擎能力实践经验。**# 2 AI推理引擎设计实现## 2.1 推理服务现状及性能瓶颈分析Python语言以其灵活轻盈的特点,以及其在神经网络训练与推理领... KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,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...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
随着大型语言模型 (LLM) 的广泛采用,许多深入学习从业者正在寻找运行这些模型的策略有效。其中一种策略是使用稀疏专家混合 (MoE) —只有一小部分模型层处于活动状态的模型体系结构类型任何给定的输入。此属性允许... 最先进的开放访问语言模型需要多个高端 GPU 1 即使基本推理工作负载。要在更实惠的硬件设置上使用这些 LLM,必须压缩模型参数或将参数卸载到更便宜的存储,无论是 RAM 还是 SSD。最近的一些工作通过引入稀疏专家混...
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... 方案设计的思路是GPU逻辑与CPU逻辑分离到两个进程,其中CPU进程主要负责CPU相关的业务逻辑,GPU进程主负责GPU相关推理逻辑。同时拉起一个Proxy进程做路由转发。(1)Proxy进程Proxy进程是系统门面,对外提供调用接口...
百川智能受邀出席英伟达GTC 2024并做主题演讲,分享大语言模型推理系统的研究进展
NVIDIA英伟达GTC 2024大会于2024年3月18-21日在美国圣何塞盛大举办。作为AI时代的年度开发者大会,GTC聚集了来自全球的开发者、研究人员、创作者、IT决策者、企业领袖和各行业专家。 本次大会上,来自百川的技术专家聂小楠与来自NVIDIA的技术专家陈庾共同发表了题目为《使用统一推理架构和FP8加速端到端大语言模型系统》的技术演讲。 
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推理设计模型两类属性-优选内容
推理设计模型两类属性-相关内容
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... 方案设计的思路是GPU逻辑与CPU逻辑分离到两个进程,其中CPU进程主要负责CPU相关的业务逻辑,GPU进程主负责GPU相关推理逻辑。同时拉起一个Proxy进程做路由转发。(1)Proxy进程Proxy进程是系统门面,对外提供调用接口...
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... (即自定义的 Ensemble 模型)的示例。 车辆属性识别-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的车辆属性识别模型,用于检测并识别图片或视频中车辆的颜色和车型两项属性。 车辆检测-02-P...
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...
百川智能受邀出席英伟达GTC 2024并做主题演讲,分享大语言模型推理系统的研究进展
NVIDIA英伟达GTC 2024大会于2024年3月18-21日在美国圣何塞盛大举办。作为AI时代的年度开发者大会,GTC聚集了来自全球的开发者、研究人员、创作者、IT决策者、企业领袖和各行业专家。 本次大会上,来自百川的技术专家聂小楠与来自NVIDIA的技术专家陈庾共同发表了题目为《使用统一推理架构和FP8加速端到端大语言模型系统》的技术演讲。 的最小值 / 最大值用于分析模型的推理效...
基于 Ray 的大规模离线推理
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... 就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GPU 上。比如左上的图中有两个GPU,第一个 GPU 存 L0-L3,第二个 GPU 存 L4-L7。因为每个层的大小不一样,所以不一定是平均分配,有的层可能会非常大,独占一个...
搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
本文主要介绍如何在云服务器实例中部署Stable Diffusion XL Turbo模型,并使用CPU加速文生图推理。 功能特色本实践使用了火山引擎第3代云服务器通用型g3i,该规格实例采用火山引擎自研最新DPU架构并搭载了第5代英特尔... 模型本实践使用的推理模型为SDXL-Turbo(Stable Diffusion XL Turbo),该模型是Stability AI在Stable Diffusion基于SDXL 1.0的蒸馏(Distillation)版本,专为实时合成的文生图场景服务。该模型能够确保即使在一到两个采...
