推理树模型
社区干货
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。.PNG](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/1...
火山引擎开发者社区技术大讲堂第二期 QA 回顾第四弹 —— 火山引擎 AutoML
#### Q:AutoML 是火山引擎的一个平台吗?对, 我们是在把 AutoML 做成一个平台,不过更多的是一个内部的平台,让我们内部的创作者和模型开发人员可以很方便地利用这个平台去做模型的量化上线。同时我们也会进行一些外部客户的服务。所以大家可以去关注火山引擎的这个产品。#### Q:火山引擎的 AutoML 有供开发者可用的项目吗?对于端上的推理引擎,除了 tflite 外,火山是否也有自研的?是否有供开发者使用的呢?我们在端上推理这块有自...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
> Client AI 是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的... 为**云端模型推理、训练**提供支持,进而支持CV、NLP、信息流等不同的端上智能场景。**端上特征中心**Pitaya SDK提供一个**端上特征中心模块**,通过对端上的丰富多样的**特征数据**进行**多维度**的**整合和管理...
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。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包...
特惠活动
推理树模型-优选内容
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产品更新公告
本文介绍了火山方舟大模型服务平台的新版本产品功能特性,欢迎体验。 模型发布公告请见:模型发布公告 V1.3版本 Release Note(20231214) 功能模块 功能说明 帮助文档 模型接入 模型接入是方舟模型服务的能力升级,支持用户调用模型广场上的模型与精调后的模型进行推理。相比原有模型服务,模型接入支持(1)灵活升级接入模型的版本 (2)支持模型接入的调用监控(即将上线),未来还会支持保障更高并发度、更灵活的推理需求。 模型接入 V1.2...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的一套端智能工程链路。 作者|覃量Client AI-Pitaya 定位... **4.2.3 端上模型推理**Pitaya SDK对AI模型在端上的部署和实际应用进行了深度优化,连通字节自研的高性能异构推理引擎框架,Client AI团队开发的机器学习决策树推理引擎ByteDT,以及AML团队谈发的字节TVM引擎,让A...
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...
预置镜像列表
2.3 Triton Inference ServerTriton Inference Server 是一个针对 CPU 和 GPU 高度优化的推理解决方案,它不仅支持 SavedModel、Torchsript、ONNX、TensorRT 等多种格式的深度学习模型,同时在较高版本中还支持 XGBoost、LightGBM 训练的树模型。平台预置了一系列的 Triton 镜像供用户灵活选择,从而实现高性能的模型推理。 不同版本的镜像包含的 Triton Inference Server 版本不同,对应支持模型框架的版本也不相同,用户需要按需选择...
端智能助力西瓜视频业务实践
决策树特征排序方法这些方法各自有自己的适用场景,这里就不再赘述。特征分析除了对模型效果进行先验预估外,还可以帮助我们筛选出对当前场景最有价值的特征。因为增加特征通常来说是有附带成本的,比如说:- 可能增加数据采集的耗时- 可能增加特征处理的耗时- 可能增加模型的复杂度,从而增加模型的体积和推理耗时作为在客户端上运行的模型,为了更好的实时响应能力,尽可能地降低整个链路的耗时以及模型大小也能更好...
欢迎来到MiniMax开放平台
视觉三模态融合的千亿参数语言大模型,并打通产品全链路的创业公司。通过搭建超大规模实验平台与超大规模推理平台,跑通技术与产品的迭代闭环,实现模型能力与用户交互量...
开通管理
免费额度消耗完后可在开通管理页中开通模型,并继续付费使用,开通服务后仍优先消耗剩余免费额度 已开通 已正式开通模型服务 邀测中 当前模型为邀测阶段,暂无法支持自助开通使用,如需正式开通使用的,请提交工单联系我们。 免费额度说明每个模型提供一定额度的免费调用量,免费额度消耗完后可在开通管理页中开通模型,并继续付费使用,开通服务后仍优先消耗剩余免费额度 调用限制模型推理限制 当前对每个模型设置了RPM(Requests Per Mi...
KubeWharf:解析云原生未来的分布式操作系统|社区征文
KubeWharf 的支持使得模型训练和推理等任务能够更好地融入云原生架构,提高了整个系统的灵活性和效率。 - **综合优势——** KubeWharf 在多租户管理、离线混部、存储和机器学习云原生化等方面的优势,使其成为一个强大的工具,适用于各种复杂的应用场景。企业和云服务提供商可以通过充分利用 KubeWharf 的特性,更好地构建、管理和维护其云原生基础设施,从而提升整体业务的效率和可靠性。### 项目介绍- **KubeWharf 核心组件...
亚马逊云科技 -- AIGC 时代的数椐基础设施|社区征文
训练和部署机器学习模型> **端到端机器学习平台**:提供端到端的机器学习平台,涵盖数据准备、模型训练、模型部署和推理等各个阶段,可以在集成的环境中完成整个机器学习工作流程,简化开...
