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gpu进行模型推理

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

社区干货

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...

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=1708532456&x-signature=V2u37qRwmvuVDrBLNJ8lUbv5cB...

【图说产品】初见GPU云服务器 - 专业图像处理、人工智能算法训练及推理的“加速器”

GPU云服务器(GPUCloudComputing,GPU)是提供GPU算力的弹性计算服务,具有高效稳定的计算能力,适用于生成式AI、自动驾驶、图像处理、科学计算等多种应用场景。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3d0e4040a17b446d821de40d5b061cfd~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1708532442&x-signature=mNbqdNE1sndZlCUZMxFawAUlNIs%3D)

mGPU 技术揭秘 :新一代 Kubernetes GPU 共享调度方案

但对于最关键的 GPU 资源,仅支持整卡粒度的调度,容器会独占整个 GPU。在一些场景下往往会浪费大量昂贵的 GPU 资源:* AI 推理场景:通常一次只处理一个或一小批输入样本;* 高性能计算场景:一些 HPC 应用会因为 CPU 的瓶颈而对 GPU 的利用率不高;* 开发机场景:研发人员使用 Jupyter Notebook 进行交互式的模型开发,有时只需要较低规格的机器;* CI/CD 场景:流水线往往只需要有限的 GPU 资源运行测试用例。虽然业界已经...

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gpu进行模型推理-优选内容

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...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
简单方便的使用各种扩散模型生成图像、音频,也可以非常方便的使用各种噪声调度器,用于调节在模型推理中的速度和质量。目前,Diffusers已经支持SDXL 1.0的base和refiner模型,可生成1024 × 1024分辨率的图片。 软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行GPU加速时,在GPU驱动已经安装的...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,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...
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=1708532456&x-signature=V2u37qRwmvuVDrBLNJ8lUbv5cB...

gpu进行模型推理-相关内容

Serverless GPU 概述

也无需关心 GPU 资源使用率不均衡导致的 GPU 长时间处于空闲状态,只需为实际使用的 GPU 付费。 说明 【邀测·申请试用】Serverless GPU 当前为邀测功能,如需体验,请 提交工单 申请或联系客户经理申请。 使用场景函数服务当前提供 CPU 实例和 GPU 实例两种选择。传统函数使用 CPU 实例,可支持基础计算场景。GPU 函数使用 GPU 实例,擅长执行高度线程化的并行处理任务(大规模计算任务),适用于 AI 模型推理、AI 模型训练、音视频加速...

GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型

本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代... 多种规模的模型:模型参数从1.3B到66B,既适合新手学习也可用于商用部署。 高效的训练:通过使用最新技术,如ZeRO和LoRA等技术改善训练过程,让训练过程更高效。 推理API:提供易于使用的推理API,方便进行对话式的交互测...

应用场景

GPU云服务器适用于需要进行大规模并行计算的场景,例如AI深度学习、图像/视频渲染、科学计算等场景。 AI深度学习模型训练场景V100、A100、A30等类型的GPU显卡适用于AI模型训练场景,提供了大显存和高速访问能力,并叠加NVLink多卡互连,为多卡并行提供了超强计算能力。 应用推理场景T4、A10等类型的GPU显卡为AI推理提供了高效能比的加速能力,广泛应用于图像识别、语言翻译场景。 图像/视频渲染异构GPU渲染型实例提供高性能的3D图形虚...

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GPU计算型

概述GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的价格及其配置项(系统盘、数据盘、公网IP等)费用。价格计算器为参考价格,具体请以云服务器控制台实际下单结果为准。 如果您发现实例规格不能满足或者超出应用需求时,您可以随时变更实例规格(升降配)或使用其他类型的实...

GPU计算型

概述GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的价格及其配置项(系统盘、数据盘、公网IP等)费用。价格计算器为参考价格,具体请以云服务器控制台实际下单结果为准。 如果您发现实例规格不能满足或者超出应用需求时,您可以随时变更实例规格(升降配)或使用其他类型的实...

GPU-搭建AIGC能力(Linux)

本文介绍如何部署Stable Diffusion WebUI工具前端和Stable Diffusion训练模型,实现高质量AI图片生成,掌握整个AI作画推理流程及关键参数对图片输出的影响。 AIGC简介AIGC(AI generated content)是一种利用AI技术自动... 模型顺利运行,推荐实例配置为 12GB 显存,且内存大于 16GiB ,使支持的图片更大、预处理效率更高。本例选用ecs.ini2.7xlarge计算规格,搭载NVIDIA A30 GPU卡,显存24GB,内存为234GiB。 下载本例所需软件可能需要访问国...

GPU-搭建AIGC能力(Windows)

本文介绍如何部署Stable Diffusion WebUI工具前端和Stable Diffusion训练模型,实现高质量AI图片生成,掌握整个AI作画推理流程及关键参数对图片输出的影响。 AIGC简介AIGC(AI generated content)是一种利用AI技术自动... 模型顺利运行,推荐实例配置为 12GB 显存,且内存大于 16GiB ,使支持的图片更大、预处理效率更高。本例选用ecs.ini2.7xlarge计算规格,搭载NVIDIA A30 GPU卡,显存24GB,内存为234GiB。 下载本例所需软件可能需要访问国...

GPU-部署ChatGLM-6B模型

本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,结合模型量化技术,支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、...

【图说产品】初见GPU云服务器 - 专业图像处理、人工智能算法训练及推理的“加速器”

GPU云服务器(GPUCloudComputing,GPU)是提供GPU算力的弹性计算服务,具有高效稳定的计算能力,适用于生成式AI、自动驾驶、图像处理、科学计算等多种应用场景。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3d0e4040a17b446d821de40d5b061cfd~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1708532442&x-signature=mNbqdNE1sndZlCUZMxFawAUlNIs%3D)

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