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古诺模型推理

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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。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7...

【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。...

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...

ChatGLM-Math:强化数学能力

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a916fc6c214843f4b8273f2e45d27e12~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716308411&x-signature=YJuD1XuXu3xsdxjMWpmN7YvYziw%3D)大型语言模型(LLM)在文本摘要、问答和角色扮演对话等语言任务上表现出色,在数学推理等复杂问题上也具有应用潜力。但目前提高 LLM 数学问题解决能力的方法,往往会导致其他方面能力的下降...

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古诺模型推理-优选内容

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
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创建推理接入点
模型推理能力介绍模型推理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,模型推理支持: 灵活升级接入模型的版本 支持模型推理接入点的调用监控 支持通过购买模型单元,保障更高并发度、更灵活的推理需求 模型推理使用入口您可以创建模型推理接入点来开始模型推理模型推理接入点创建有3个入口,点击创建按钮后,在弹出的表单中,填写相应信息,信息填写完毕后,点击【新建】,即可完成在线服务推理接入点的创建。 入口 1:登录...
【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。...
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...

古诺模型推理-相关内容

OpenAPI 介绍

OpenAPI 介绍 欢迎使用火山引擎方舟大模型平台,以下内容为您提供了方舟基础模型、精调、评测与模型推理的相关API。

查看并管理推理接入点

查看并管理模型推理 登录火山方舟,单击左侧导航栏中的模型推理进入列表页。列表页展示了每个接入点的名称、状态、创建时间、管理员信息,也提供了开启、停止、删除等操作。 模型推理列表页支持按创建时间排序,支持按接入点名称 、模型名称等条件进行搜索。 为便于理解,对模型推理接入点状态字段做特别说明: 参数名称 参数说明 接入点状态 调度中:后台资源正在调度中,可能处于排队状态也可能已经在资源启动中 健康:接入点状态...

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...

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ChatGLM-Math:强化数学能力

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a916fc6c214843f4b8273f2e45d27e12~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716308411&x-signature=YJuD1XuXu3xsdxjMWpmN7YvYziw%3D)大型语言模型(LLM)在文本摘要、问答和角色扮演对话等语言任务上表现出色,在数学推理等复杂问题上也具有应用潜力。但目前提高 LLM 数学问题解决能力的方法,往往会导致其他方面能力的下降...

AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践

确保模型服务的稳定可靠同样重要,这依赖完善的云原生基础设施。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7d3af5fb57e6474191a942bf8aaf57df~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716308465&x-signature=ZDOP%2BrxAsbi%2FgxTI7BzSQxHnOY8%3D)上图是一个较为完整的文生图模型推理业务架构示意图,展示了一个在线推理业务在训练好模型后的业务部署流程:通过...

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...

AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文

像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`CNN`任务,不支持`RNN`。`Brain.js`和`synaptic`主要支持`RNN`任务,不支持`CNN`网络中的卷积和池化操作。`Mind`只支持基本的`DNN`。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82...

【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差

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杂环境中表现出色,与开源模型存在显著差距。而另一方面,v0.2 版本的 ChatGLM2 在几个闭源模型的对比中,评测分数...

火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导

利用Conda创建虚拟环境部署ChatGLM-6B模型,并进行模型推理和精调训练的Demo实践。## 准备工作:### 创建GPU云服务器1. 进入ECS云服务器控制台界面,点击创建实例![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/85544e397eed48848081f9d06d9e8276~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716308496&x-signature=xWd2fEoz%2FAcWiPUlXU1Db4MsVpU%3D)2. 在实例类型中,选择...

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