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推理设计模型

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践

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、营销活动、设计师团队等业务场...

混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文

而混合专家模型可能比密集模型更有效,许多技术高效的 LLM 推理设计时没有考虑到 MoE,并且在现代使用混合专家层的大型语言模型。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/94c097fd63a5430bab422f7840215e17~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703643&x-signature=KuUVK6tceRMzhiOes3nfoe4WGB0%3D)在这项工作中,系统地开发了运行大型 MoE 语言模型的技术 ...

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... 主要定位并解决模型转TensorRT的过程中遇到的各种精度丢失问题。底层基于TensorRT的相关接口与工具进行封装开发。简化TensorRT的优化参数。## 3.1 CPU与GPU分离的统一推理框架新架构设计方案如下:![picture....

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》... **Arcee 的核心设计思路是两级作业管理**,借鉴了 YARN 的两级管理模式——中心管理服务 AM,主要负责创建和维护大数据作业,再由 AM 创建维护计算 Worker。对应到 Spark 作业中就是由 Arcee 创建 Driver,Driver 创建...

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推理设计模型-优选内容

搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
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的生成文本模型集合,规模从70亿 ~ 700亿参数不等。本实践使用该模型集合中的7b(70亿)参数规模,且转换为HF格式的模型。更多详情,可查看meta-llama/Llama-2-7b-hf。 xFasterTransformerIntel xFasterTransformer 是In...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
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、营销活动、设计师团队等业务场...
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。支持的推理框架包括:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、PyTorch、ByteNN、PaddlePaddle、TensorFlow-LLM。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
而混合专家模型可能比密集模型更有效,许多技术高效的 LLM 推理设计时没有考虑到 MoE,并且在现代使用混合专家层的大型语言模型。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/94c097fd63a5430bab422f7840215e17~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703643&x-signature=KuUVK6tceRMzhiOes3nfoe4WGB0%3D)在这项工作中,系统地开发了运行大型 MoE 语言模型的技术 ...

推理设计模型-相关内容

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...

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前,您需要准备好模型文件及相关的配置信息。 下载模型文件。通过 GitHub 获取所需的模型文件。访问 tiny-yolov3-11.onnx 模型页面,然后单击下载图标,下载模型文件。 调整文件结构。边缘智能对模型文件的文件结构有特...

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》... **Arcee 的核心设计思路是两级作业管理**,借鉴了 YARN 的两级管理模式——中心管理服务 AM,主要负责创建和维护大数据作业,再由 AM 创建维护计算 Worker。对应到 Spark 作业中就是由 Arcee 创建 Driver,Driver 创建...

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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®至强®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR),结合新一代硬件AI加速指令AMX-BF16(Intel Advanced Matrix Extensions)以及基于其上的IPEX框架优化,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...

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... **Arcee 的核心设计思路是两级作业管理** ,借鉴了 YARN 的两级管理模式——中心管理服务 AM,主要负责创建和维护大数据作业,再由 AM 创建维护计算 Worker。对应到 Spark 作业中就是由 Arcee 创建 Driver,Driver 创...

基于 Ray 的大规模离线推理

> 本文整理自字节跳动基础架构资深研发工程师王万兴在火山引擎开发者社区 Meetup 中的分享。大模型离线推理,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,在模型切分、数... 在 Raylet 这一层做了非常多的设计,实现过程也比较复杂,感兴趣的朋友可以 [参考此链接](https://docs.google.com/document/d/1tBw9A4j62ruI5omIJbMxly-la5w4q_TjyJgJL_jN2fI/preview)。## Ray 分布式编程![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...

边缘推理概述

边缘智能提供云边一体的边缘推理模块,允许您在云端进行模型的统一管理,并将模型部署到边缘一体机进行实时数据推理。 功能介绍功能 说明 相关文档 模型管理 模型管理让您使用版本化方法来统一管理各种主流深度学... 模型方面表现优秀。 PaddlePaddle:是百度开发的深度学习框架,使用 Python 编程语言并以动态图为主要特性,同时支持静态图训练和预测。它提供了丰富的 API 供用户使用,并且设计了可以自动选择硬件执行库的机制。Padd...

基于 Ray 的大规模离线推理

模型离线推理,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,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生... 在 Raylet 这一层做了非常多的设计,实现过程也比较复杂,感兴趣的朋友可以查看相关论文。 **Ray 分布式编程**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82...

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