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论文模型推理怎么写好

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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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://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7...

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》... 也就是说找到合适的可以再利用的资源,提上合适的任务。 **资源****离线集群:低优任务**![picture.image](https://p3-volc-...

混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文

这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端 GPU 的情况下难以运行。在这项工作中,我们研究了在加速器内存有限的消费类硬件上运行大型 MoE 语言模型的问题。我们建立在参数卸载算法和提出一种新颖的策略,通过利用 Innate 来加速卸载使用此策略,我们可以在桌面硬件和免费层 Google Colab 实例上运行混合量化的 Mixtral-8x7B。尽管 LLM 参数是公开可用的,但由于它们规模。最先进的开放访问语言模型需要多个高端 GPU 1 即使基本推理工...

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... 接下来两个 Executor 分别再去加载第二个模型分组的参数,然后再分别处理样本,需要进行跟上一步同样的处理,最终再将结果到外部存储。由此可见这个过程比较繁琐,而且对异构资源的支持不太友好。而使用 Ray 就只需...

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论文模型推理怎么写好-优选内容

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... 步骤二:部署Llama-2-7b-hf模型获取下载授权。 访问Huggingface官方meta-llama/Llama-2-7b-hf模型页面。 下划阅读模型使用许可协议,并填所需信息,单击“Submit”按钮提交申请。 申请通过后,请登录HuggingFace ...
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...
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://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7...
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...

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混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文

这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端 GPU 的情况下难以运行。在这项工作中,我们研究了在加速器内存有限的消费类硬件上运行大型 MoE 语言模型的问题。我们建立在参数卸载算法和提出一种新颖的策略,通过利用 Innate 来加速卸载使用此策略,我们可以在桌面硬件和免费层 Google Colab 实例上运行混合量化的 Mixtral-8x7B。尽管 LLM 参数是公开可用的,但由于它们规模。最先进的开放访问语言模型需要多个高端 GPU 1 即使基本推理工...

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... 接下来两个 Executor 分别再去加载第二个模型分组的参数,然后再分别处理样本,需要进行跟上一步同样的处理,最终再将结果到外部存储。由此可见这个过程比较繁琐,而且对异构资源的支持不太友好。而使用 Ray 就只需...

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... 也就是说找到合适的可以再利用的资源,提上合适的任务。 **资源** ***离线集群:低优任务*** ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fa84d...

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模型的性能评估及优化

当用户想充分了解某个模型推理效率时,【模型管理】提供了相应的性能评估功能,支持对格式为 SavedModel、TorchScript 的模型进行全面的耗时评估并且能给出对应的模型优化建议。 相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置。 存在未结束的评估任务时无法发起新...

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]... 感兴趣的朋友可以查看相关论文。 **Ray 分布式编程**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6520c9cafb22468cb83cea89583f8dde~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk...

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... 大小为 2.83KB pipeline_stable_diffusion_xl_ipex.py说明 本文件内容参考huggingface的pipeline_stable_diffusion_xl_ipex.py文件编,您可以参考官方示例自行修改。 【附件下载】: pipeline_stable_diffusion_x...

基于 Ray 的大规模离线推理

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... 感兴趣的朋友可以查看相关论文。**Ray 分布式编程****![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e324b0e2e8624abfb722e83559fce13a~tplv-tlddhu82om-image.imag...

模型的效果评估

机器学习平台支持对【AutoML】模块训练得到的分类及回归多种模型进行效果评估,针对不同的任务场景对不同的效果指标做可视化,从而让用户对模型推理效果有充分的了解。 使用前提 模型的格式和框架均为 AutoML。 操... 值越接近 0 则模型质量越高。RMSLE 与 RMSE 类似,但前者对预测不足的惩罚比过度预测更重。如果不希望对大预测值误差的惩罚比对小预测值的更重,则此指标也非常合适。 使用场景:表格回归。 R^2含义:决定系数。该指...

基于 Ray 的大规模离线推理

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... 感兴趣的朋友可以查看相关论文。 **Ray 分布式编程**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/90e321c836174e3b8f7d8553174e3dff~tplv-tlddhu82om-i...

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