自然语言处理的许多最新进展都依赖于大型预训练语言模型。然而,这一领域的快速科学进步是不可能的没有开放获取的 LLM,这开放获取 LLM 的主要优势在于,研究人员可以在本地部署它们并在使用专有 API 无法实现的方式。 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。此属性允许基...
TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tl...
> 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... 在线集群业务低峰可空出大量资源,部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题,一起健壮周边生态,Spark 为业务做了针对性的引擎增强,业务也得到 Spark 云原生化...
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》... 在线集群业务低峰可空出大量资源,部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题,一起健壮周边生态,Spark 为业务做了针对性的引擎增强,业务也得到 Spark 云原生化...
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... 将下载的模型文件tiny-yolov3-11.onnx重命名为model.onnx,然后将它移动到文件夹1。 完成上述操作后,文件夹1就成为符合边缘智能要求的模型文件。 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...
> 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... 在线集群业务低峰可空出大量资源,部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题,一起健壮周边生态,Spark 为业务做了针对性的引擎增强,业务也得到 Spark 云原生化...
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》... 在线集群业务低峰可空出大量资源,部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题,一起健壮周边生态,Spark 为业务做了针对性的引擎增强,业务也得到 Spark 云原生化...
本文介绍了如何使用边缘智能的官方推理模型。您可以选择合适的官方推理模型,将其部署到您的一体机进行使用。 前提条件 在左侧导航栏顶部的 我的项目 区域,选择您的项目。3. 在左侧导航栏,选择 边缘推理 > 模型管理... GPU模型服务实例数 表示预期在 GPU 上水平扩展的模型服务的数量。取值范围:0 ~ 100。 资源配置 为模型服务分配一体机资源。 CPU配额:容器需要使用的最小 CPU 核数。单位:Core。使用一位小数表示。取值范围:0.1 ...
实现了系统级优化方案来加速SDXL-Turbo模型的文生图推理速度。 背景信息IPEXIntel® Extension for PyTorch(IPEX)是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库,大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性能,为PyTorch社区提供最新的Intel硬件和软件改进。更多信息,请参见IPEX。 SDXL-Turbo模型本实践使用的推理模型为SDXL-Turbo(Stable Diffusion XL Turbo)...
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... YOLOX-Tiny-Python后处理-联合模型 Ensemble 物体检测 模型组合(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...
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。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-... 大模型训练离不开算力、数据、人才三大要素。随着模型参数越来越大,上下文窗口越来越长,高昂的推理算力成本成为了阻碍大语言模型应用大规模落地的重要原因之一。这就对推理性能优化提出了更高要求。除了硬件算力的...
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 内存可能放不下,需要... 理论上通过 Ray 引擎用户可以轻松地把任何 Python 应用做成分布式,尤其是机器学习的相关应用,目前 Ray 主攻的一个方向就是机器学习,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 ...
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 内存可能放不下,需要... 理论上通过 Ray 引擎用户可以轻松地把任何 Python 应用做成分布式,尤其是机器学习的相关应用,目前 Ray 主攻的一个方向就是机器学习,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 ...