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数据推理模型

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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字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理

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](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2ff858d8f29a405ba0e8459faa1eaedc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185284&x-signature=sqWowiHHiMJhiG0JWI%2Ffr1Xm...

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线推理。# 一、大模型离线推理## 特点介绍![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byte...

GPU推理服务性能优化之路

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。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。...

基于 Ray 的大规模离线推理

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b48f528a131746e389f07894f6ed8d3d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185253&x-signature=OBM4aDkX3ajmtHc8BdQFz5TuhYM%3D)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...

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数据推理模型-优选内容

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...
字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理
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](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2ff858d8f29a405ba0e8459faa1eaedc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185284&x-signature=sqWowiHHiMJhiG0JWI%2Ffr1Xm...
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
它提供了一组优化的通信算法和数据结构,可用于在分布式环境中实现高效的通信操作。 oneDNNoneDNN(oneAPI Deep Neural Network Library)是Intel®开发的一个深度学习加速库,旨在优化和加速深度学习模型推理和训练。它提供了一系列高效的算法和优化,用于在英特尔处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和其他硬件加速器上执行深度学习任务。 操作步骤步骤一:环境准备创建搭载了第5代英特尔®至强®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR)的云服...
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。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管道的形式组合在一起,以及定义这些模型之间输入和输出张量的连接。模型组合用来封装包含多个模型的过程,例如“数据预处理 -> 推理 -> 后...

数据推理模型-相关内容

GPU推理服务性能优化之路

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。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。...

基于 Ray 的大规模离线推理

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b48f528a131746e389f07894f6ed8d3d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185253&x-signature=OBM4aDkX3ajmtHc8BdQFz5TuhYM%3D)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...

基于 Ray 的大规模离线推理

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/337fd62352874ebeb3b6e23ff938ddc8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185259&x-signature=DIhqzeh%2Bhv9%2FAhG6ZLIwKN98qDY%3D)> > 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...

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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...

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... YOLOX-Tiny-Python-后处理 Python 其他 模型组合(即自定义的 Ensemble 模型)中后处理部分的示例。 COCO物体检测-02-YOLOX-Tiny-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 YOLOX-Tiny 算法,在 COCO 数据集上进行训练的...

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... 该模型基于CoCo 数据集,总共支持 80 个种类。 创建自定义模型本章节介绍了在边缘智能控制台创建一个自定义模型,并将该模型部署到边缘一体机的方法。 前提条件您已经在边缘智能控制台创建了项目,并为项目绑定了一...

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 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...

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

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-i-tlddhu82om/7a996a4923b64d12aab080aff23ee574~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185205&x-signature=fkwmMpTfh8NTx8S72mZsLoO88Mo%3D)大模型训练离不开算力、数据、人才三大要素。随...

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