化学模型的推理
社区干货
基于 Ray 的大规模离线推理
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 及云原生优势助力大模型离... 模型训练、超参优化、推理,强化学习等,都可以直接使用这些库来完成整个的 Pipeline,这也是 Ray 社区目前主攻的一个方向。更加值得一提的是,据 OpenAI 的公开资料显示,今年爆火的 ChatGPT,是基于 Ray 进行的包括...
基于 Ray 的大规模离线推理
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... 模型训练、超参优化、推理,强化学习等,都可以直接使用这些库来完成整个的 Pipeline,这也是 Ray 社区目前主攻的一个方向。更加值得一提的是,据 OpenAI 的公开资料显示,今年爆火的 ChatGPT,是基于 Ray 进行的包...
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... 模型训练、超参优化、推理,强化学习等,都可以直接使用这些库来完成整个的 Pipeline,这也是 Ray 社区目前主攻的一个方向。更加值得一提的是,据 OpenAI 的公开资料显示,今年爆火的 ChatGPT,是基于 Ray 进行的包括预...
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
**为了更进一步促进大模型开源社区的发展,我们再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B 。****在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,**截至6月25日** ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6... **更高效的推理:**基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,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。...
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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... 模型训练、超参优化、推理,强化学习等,都可以直接使用这些库来完成整个的 Pipeline,这也是 Ray 社区目前主攻的一个方向。更加值得一提的是,据 OpenAI 的公开资料显示,今年爆火的 ChatGPT,是基于 Ray 进行的包括预...
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
**为了更进一步促进大模型开源社区的发展,我们再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B 。****在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,**截至6月25日** ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6... **更高效的推理:**基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,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。...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
# 1 KubeAI介绍KubeAI是得物AI平台,是我们在容器化过程中,逐步收集和挖掘公司各业务域在AI模型研究和生产迭代过程中的需求,逐步建设而成的一个云原生AI平台。KubeAI以模型为主线提供了从模型开发,到模型训练,再到推理(模型)服务管理,以及模型版本持续迭代的整个生命周期内的解决方案。在数据方面,KubeAI提供基于cvat的标注工具,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/C...
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》主题演讲。 **0****1** **背景介绍**随着云原生的发展,Kubernetes 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernete...
字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理(Batch 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,它在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临着很大的挑战。![picture.image]... 模型训练、超参优化、推理,强化学习等,都可以直接使用这些库来完成整个的 Pipeline,这也是 Ray 社区目前主攻的一个方向。更加值得一提的是,据 OpenAI 的公开资料显示,今年爆火的 ChatGPT,也是基于 Ray 进行的包括...
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 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes 对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和 Spark 的...
模型的效果评估
机器学习平台支持对【AutoML】模块训练得到的分类及回归多种模型进行效果评估,针对不同的任务场景对不同的效果指标做可视化,从而让用户对模型的推理效果有充分的了解。 使用前提 模型的格式和框架均为 AutoML。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务】-【模型管理】进入列表页面。 单击待查看模型的名称进入详情页面,并在模型版本列表中选中待查看的版本,在右侧的【效果指标】标签页下即可查看到该模型的效果...
火山引擎谭待:多云多模型,迎接体验创新的新时代
6月28日,2023火山引擎V-Tech体验创新峰会在北京召开。会上,火山引擎发布了大模型服务平台“火山方舟”,面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务,希望打通大模型上下游链条,共建“多模型”行业生态,共同服务好千行百业。 火山引擎总裁谭待以《多云多模型,迎接体验创新的新时代》为主题,分享了火山引擎在大模型领域的洞察与探索。未来的大模型市场将是一个百花齐放的多模型生态,企业自身对大模型的应用将会呈现“1+N”...
【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差
可以产生许多创新性的工作。近期受到广泛关注的 AutoGPT、BabyAGI 和 AgentGPT 便是这方面的尝试。 然而,哪些模型更适合作为 agent,其表现又如何?据我们观察,至今还没有一个合适的评测能够去衡量。因此,我们提出了 **AgentBench**。这是一个多维演进基准测试,包括 8 个不同环境,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...
