在支持推理服务接入*kubeai-inference-framework*统一框架的过程中,我们继续尝试在模型本身做优化提升。经过调研和验证,我们将现有pth格式模型通过转成TensorRT格式,并开启FP16,在推理阶段取得了更好的QPS提升,最高可到10倍提升。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服务部署在实际的生产环境中,并提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。业内...
来源 | 字节跳动云原生随着 Stable Diffusion 这类文生图模型的爆火,越来越多企业开始重视 AIGC 相关技术创新和技术实践,并积极探索应用落地。对于 AI 业务应用,一方面模型性能至关重要,算法工程师需要关注模型训... 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 CI/CD 流程,我们可以快速完成从代码提交到编译构建、容器镜像制作和发布的整个流程。如图所示,开发...
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-... 百川智能成功地提升了大语言模型推理的性能和效率,不仅满足了实时交互和长文本生成的需求,而且为未来更大规模模型的部署和应用奠定了坚实的基础。 未来AI大模型在训练任务和推理任务都将产生巨量的算力需求。...
越来越多企业开始重视 AIGC 相关技术创新和技术实践,并积极探索应用落地。对于 AI 业务应用,一方面模型性能至关重要,算法工程师需要关注模型训练、参数调优以达到满意的识别率/准确率;另一方面,确保模型服务的稳定... 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 CI/CD 流程,我们可以快速完成从代码提交到编译构建、容器镜像制作和发布的整个流程。如图所示,...
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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-... 百川智能成功地提升了大语言模型推理的性能和效率,不仅满足了实时交互和长文本生成的需求,而且为未来更大规模模型的部署和应用奠定了坚实的基础。 未来AI大模型在训练任务和推理任务都将产生巨量的算力需求。...
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...
越来越多企业开始重视 AIGC 相关技术创新和技术实践,并积极探索应用落地。对于 AI 业务应用,一方面模型性能至关重要,算法工程师需要关注模型训练、参数调优以达到满意的识别率/准确率;另一方面,确保模型服务的稳定... 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 CI/CD 流程,我们可以快速完成从代码提交到编译构建、容器镜像制作和发布的整个流程。如图所示,...
模型为例,一次完整的预训练大约需要在128张A100计算卡上运行25天,用户付费上百万,高额的研发费用是用户的痛点之一。同时,AIGC产品演进快速,对性能和资源提出更高要求。火山引擎云服务,为此类问题提供了解决方案,推动AIGC产业的发展。火山引擎打造同时支持训练加速与推理加速的自主研发高性能算子库,在全面提升AI计算性能的基础上,不断追求节省显存、简单适配,同时支持多款GPU卡,为客户带来更多低成本、便捷的部署方案。在推理...
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... 更高效的人工智能而生。尤其在创建具有硬件加速能力的移动设备上的神经网络模型方面表现优秀。 PaddlePaddle:是百度开发的深度学习框架,使用 Python 编程语言并以动态图为主要特性,同时支持静态图训练和预测。它提...
标志着Moonshot AI在这一重要技术上取得了世界领先水平。 火山引擎与Moonshot AI深度合作,为其独家提供高稳定性和高性价比的AI训练和推理加速解决方案,双方联合进行技术研发,共同推进大型语言模型在垂直领域和通用... 模型Kimi Chat,解锁专业场景写作、超长文本理解分析、超长记忆的个性化对话、基于大量文档的知识问答等复杂场景,并成功在多家知名企业中应用。 “Moonshot AI聚焦于探索通用人工智能的边界,致力于寻求将算力转化为...
推理等场景,为 AI 平台提供强大的算力底座。 大规模 AI 模型训练 加速镜像构建、提升 AI 模型训练性能、降低故障影响。 批量科学计算 提供计算资源半托管的队列管理、任务调度管理、任务工作流编排、任务监控等能力... 快速部署等容器特性,帮助微服务在企业生产环境顺利实施。 敏捷开发加速迭代基于代码源自动完成代码编译、镜像构建、灰度发布、应用部署。 搭建容器镜像服务为 DevOps 提供基础能力,使其能够基于代码源自动完成代码...
当您在 AI 节点上部署模型服务后,您可以开始体验模型。本文介绍体验模型的基本流程。 准备工作 部署模型服务目前提供了名为sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2的公共模型。部署该模型后,可以通过句子、段落或整个文档的嵌入(embedding),来描述文本的语义内容,这些嵌入可作为其他 NLP 任务的输入特征。该模型具有多语言能力,能够支持广泛的国际化应用场景。如何部署服务,请参见启动模型。 安装opensear...