在线推理模型构建
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基于 Ray 的大规模离线推理
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... 使用 Ray 构建大模型推理框架## Ray 简介
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搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
本文主要介绍如何在云服务器实例中部署Stable Diffusion XL Turbo模型,并使用CPU加速文生图推理。 功能特色本实践使用了火山引擎第3代云服务器通用型g3i,该规格实例采用火山引擎自研最新DPU架构并搭载了第5代英特尔®至强®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR),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
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... 使用 Ray 构建大模型推理框架## Ray 简介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...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
Diffusers Diffusers库是Hugging Face推出的一个操作扩散模型的工具箱,提供Diffusion推理训练全流程,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... Gradio:快速构建机器学习Web展示页面的开源Python库。本文以3.43.2为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到本地,参考本地数据...
GPU推理服务性能优化之路
TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界... 一个是网络构建期,另外一个是模型运行期。a.网络构建期 i.模型解析与建立,加载onnx网络模型。 ii.计算图优化,包括横向算子融合,或纵向算子融合等。 iii.节点消除,去除无用的节点。 iv.多精度支持...
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前,您需要准备好模型文件及相关的配置信息。 下载模型文件。通过 GitHub 获取所需的模型文件。访问 tiny-yolov3-11.onnx 模型页面,然后单击下载图标,下载模型文件。 调整文件结构。边缘智能对模型文件的文件结构有特...
基于 Ray 的大规模离线推理
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;2. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;3. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;4. 相比于在线推理,离线推... **使用 Ray 构建大模型推理框架****Ray 简介**