知识推理概率图模型
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通过搭建超大规模实验平台与超大规模推理平台,跑通技术与产品的迭代闭环,实现模型能力与用户交互量的极速增长。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...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
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可靠同样重要,这依赖完善的云原生基础设施。上图是一个较为完整的文生图模型推理业务...
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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... 旨在优化和加速深度学习模型的推理和训练。它提供了一系列高效的算法和优化,用于在英特尔处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和其他硬件加速器上执行深度学习任务。 操作步骤步骤一:环境准备创建搭载了第5代英特尔®至强...
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...
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。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...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
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可靠同样重要,这依赖完善的云原生基础设施。上图是一个较为完整的文生图模型推理业务...
【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差
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 ... 图谱中获取复杂知识的能力。**- 卡牌对战(DCG):**考察 LLM 作为玩家,根据规则和状态进行卡牌对战的策略决策能力。**- 情景猜谜(LTP):**这个游戏需要 LLM 针对谜题进行提问,从而猜出答案,能够考察 LLM 的横...
集简云本周新增/更新:新增3大功能,1个应用,更新9款应用,新增20个动作
有着强大的推理性能。**Gemini是谷歌目前规模最大、能力最强的大模型,而Gemini Pro是 Gemini 模型的通用版本,是最均衡、适用于最多场景的模型,具有 160B 参数。它基于文本的功能比其 6 月份发布的上一... 无需代码知识就可以轻松打通数百款软件之间的数据连接,构建自动化与智能化的业务流程。通过自动化业务流程,每月可节省您数百甚至数万小时的人工成本。 **语聚AI:全国首款****AI模型连接器,...
集简云本周新增/更新:新增3大功能,更新5个功能、新增2个应用,更新1款应用
知识库助手以对话方式,随时对您数据表中的业务数据进行快速分析、归类及总结。 3 **语聚人工服务对话助手新增模型选择与支持搜索引擎功能... 知识表示、推理决策、学习记忆、感知计算、多模态理解和人机交互等能力的提升,使得讯飞星火认知大模型V3.0在处理复杂任务时,能够更加准确、高效地完成任务。 8 ...
集简云本周新增/更新:新增5大功能、3大应用,更新6款应用,新增18个动作
语聚AI知识库支持多种文件类型新增功能:流程日志新增仅执行错误/跳过步骤新增功能:语聚支持GPT 4Turbo最新版本 **新增应用**新增应用:滴滴企业... 可以配置多个不同的AI模型,仅需要告知AI要如何执行业务流程,选择何时触发流程(通过应用事件),接收到数据后如何处理 (可以选择不同应用动作)即可轻松完成。 2 ...
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...
