在线模型推理系统
社区干货
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》... 无论是在线负载还是大数据负载,都能够便捷实现持续开发、集成和部署。第二个是 **资源共池** ,统一的云原生底座减少了基础设施开销,也进一步提升了资源流转效率,在资源利用率方面,整个数据中心的利用率可以得到更...
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... 无论是在线负载还是大数据负载,都能够便捷实现持续开发、集成和部署。第二个是 **资源共池** ,统一的云原生底座减少了基础设施开销,也进一步提升了资源流转效率,在资源利用率方面,整个数据中心的利用率可以得到更...
百川智能受邀出席英伟达GTC 2024并做主题演讲,分享大语言模型推理系统的研究进展
NVIDIA英伟达GTC 2024大会于2024年3月18-21日在美国圣何塞盛大举办。作为AI时代的年度开发者大会,GTC聚集了来自全球的开发者、研究人员、创作者、IT决策者、企业领袖和各行业专家。 本次大会上,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。 服务管理,以及模型版本持续迭代的整个生命周期内... * CPFS并行文件系统存储:空间大,读写性能好,成本高。对于小数据集,可以先将数据一次性拉取到本地盘,然后每个epoch从本地盘来读数据,这样避免了每一个epoch重复的从远程NAS来拉取数据,相当于整个训练只需要从远程...
特惠活动
在线模型推理系统-优选内容
在线模型推理系统-相关内容
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
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... * CPFS并行文件系统存储:空间大,读写性能好,成本高。对于小数据集,可以先将数据一次性拉取到本地盘,然后每个epoch从本地盘来读数据,这样避免了每一个epoch重复的从远程NAS来拉取数据,相当于整个训练只需要从远程...
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... 并确保新版本的GCC不会对系统的稳定性和已安装的软件产生不良影响。 sudo apt updatesudo apt install -y gcc 执行如下命令,安装oneCCL。 git clone https://github.com/oneapi-src/oneCCL.git /tmp/oneCCL...
字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理
常规的大模型离线推理(Batch 推理)具有如下特点:- 一次对一批数据进行推理,数据量通常是海量的,所以计算过程通常是离线计算;- 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;- 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;- 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。## 大模型离线推理关键挑战**GPU Memory Wall**,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...
基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理(Batch 推理)是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程,具有如下特点:1. 一次对一批数据进行推理,数据量通常是海量的,所以计算过程通常是离线计算;1. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;1. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;1. 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。## 关键挑战- **GPU** **Memory Wa...
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习框架的模型。边缘智能提供了一系列官方模型方便直接使用,您也能够创建和编辑自定义模型,并能够创建、编辑、删除和发布模型版本。 官方模型概览 模型服务 将模型部署到边缘一体机即可快捷搭建模型服务,实现在边缘侧进...
将模型部署成服务
当用户需要将【模型管理】中的模型部署成线上服务时,可以在【在线服务】模块中创建服务,得到相应的 API 和示例代码即可调用模型进行推理。 相关概念模型管理 在线服务 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】-【在线服务】进入列表页面。 单击列表页面左上方的【+ 创建服务】进入创建页面。 在创建页面填写相关参数,具体参数如下: 参数名称 参数说明 服务名称 填写服务的名称。 必填 。 支持1~200位可见字符,...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库),实现了对Llama模型的量化、推理部署功能。旨在实现开源大模型运行于相对低配置或廉价的硬件之上,它能支持将Llama模型推理部署至CPU、MacBook,甚至Android系统之上。 Llama2模型简...
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... 其中框架为CPU与GPU分离的Python统一推理框架,工具则为Onnx转TensorRT的半自动化调试工具。相关框架与工具我们在线上大量推理服务推进使用中。其中CPU与GPU分离的Python统一推理框架解决了普通Python推理服务无法...
