商业案例逻辑推理模型
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA Stream流:Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上。典型的CUDA代码执行流程:a.将数据从Host端copy到Device端。b.在Device上执行kernel。c.将结果从Device段copy到Host端。以上流程也是模型在GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服...
【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差
可以用来评估 LLMs 在多回合开放式生成环境中的推理和决策能力。经过对 25 个语言模型的测试,我们发现:顶级商业语言模型在复杂环境中表现出色,与开源模型存在显著差距。而另一方面,v0.2 版本的 ChatGLM2 ... 然而在需要逻辑推理的 情景猜谜(LTP)上性能却下降不少。而另一方面,进行了代码训练的 wizardcoder 的表现却并不是很好。我们的推测是,代码训练的单轮格式减弱了其多轮能力。因此,用代码数据训练,可以提高部分能力,...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
文章来源|字节跳动云原生计算团队 本文整理自字节跳动基础架构工程师刘畅和字节跳动机器学习系统工程师张永强在本次 CommunityOverCode Asia 2023 中的《字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践》... 而当前的 Quota Check 逻辑则导致此部分资源无法使用,任务一直在上层排队。可以通过以下几个手段解决这个问题:+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.batch.size 参数来控制每批拉起的 Pod 数量+ 通过 Spark.kuber...
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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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...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师刘畅和机器学习系统工程师张永强在本次 CommunityOverCode Asia 2023 中的《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... 而当前的 Quota Check 逻辑则导致此部分资源无法使用,任务一直在上层排队。可以通过以下几个手段解决这个问题:+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.batch.size 参数来控制每批拉起的 Pod 数量;+ 通过 Spark...
火山引擎谭待:多云多模型,迎接体验创新的新时代
能够直接为企业创造巨大的用户价值和商业价值。回顾历史,每次技术大变革,都会带来体验创新的巨大机会。现在,大模型已经当仁不让地捧起了技术创新和体验创新的接力棒。”大模型的语言对话能力,第一次能够让机器去适... 选择合适的大模型、做好提示工程、对接好插件和工具链,是三个关键。 首先,在选择合适的大模型之前,需要制定可量化的评估指标。是关注模型的逻辑推理能力?还是文本生成能力?还是风险控制能力?有了量化的评估指标作为...
创建自定义模型
本文介绍了如何通过边缘智能控制台创建自定义推理模型。 概述除了使用边缘智能提供的官方模型,您也可以创建自定义模型。边缘智能允许创建以下几类自定义模型: 单模型:基于特定推理框架的算法模型。支持的推理框架包... 也可以将输出数据的形状重新调整为推理 API 返回的不同形状。 说明 当 框架 为 Ensemble 时,您无需配置该参数。 格式 输入数据的格式。可选项: NONE:表示数据不包含任何格式信息,由框架或库自动推断。 NHWC、NC...
商业银行客户流失预测
1. 场景概述 在商业社会中 5% 的客户留存率增长意味着公司利润 30% 的增长,而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的 3 倍。所以在客户生命周期管理的分析框架下,用户离网阶段,采用营销手段赢回高价值用户,往往也是... 本案例结合银行客户流失数据预测案例,重点介绍了决策树在实际案例中的应用。本案例通过客户的交易信息数据挖掘出对流失影响的信息,从而加强对客户的运营和营销,减少不必要的客户流失。 2. 建模方法论 关于如何进行...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
以上问题使得 如果推理服务想要支撑更多的流量,只能做横向的增加服务实例数,伴随着成本的上涨。## 2.2 自研推理服务统一框架kubeai-inference-framework针对以上问题,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,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离...
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。**更开放的协议:**ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。如果您发现我... 相比于初代模型,ChatGLM2-6B 多个维度的能力都取得了提升,以下是一些对比示例。更多 ChatGLM2-6B 的可能,等待你来探索发现!**数理逻辑**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...
