与数据处理及模型训练流程打通,助力线上模型快速迭代;提供任务/Pipeline编排功能,对接ODPS/NAS/CPFS/OSS数据源,为用户提供一站式AI工作站。平台自研推理引擎助力业务在提高模型服务性能的同时还能控制成本;自研训练引擎提高了模型训练任务吞吐量,缩短了模型的训练时长,帮助模型开发者加速模型迭代。此外,随着AIGC的火热发展,我们经过调研公司内部AI辅助生产相关需求,上线了AI制图功能,为得物海报、营销活动、设计师团队等业务场...
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...
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》... **Arcee 的核心设计思路是两级作业管理**,借鉴了 YARN 的两级管理模式——中心管理服务 AM,主要负责创建和维护大数据作业,再由 AM 创建维护计算 Worker。对应到 Spark 作业中就是由 Arcee 创建 Driver,Driver 创建...
# 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... 主要定位并解决模型转TensorRT的过程中遇到的各种精度丢失问题。底层基于TensorRT的相关接口与工具进行封装开发。简化TensorRT的优化参数。## 3.1 CPU与GPU分离的统一推理框架新架构设计方案如下:![picture....
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...
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...
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型(stable 1.5和 stable 2.1)相比,SDXL提供更有艺术感、更真实的图像。 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...
本文介绍了边缘智能提供的官方推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型名称 框架 类型 描述 口罩检测-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有配套口罩行为的个体。 抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的抽烟行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有抽烟行为的个体。 人脸检测...
本文介绍了如何使用边缘智能的官方推理模型。您可以选择合适的官方推理模型,将其部署到您的一体机进行使用。 前提条件 在左侧导航栏顶部的 我的项目 区域,选择您的项目。3. 在左侧导航栏,选择 边缘推理 > 模型管理。4. 单击 官方模型 页签。官方模型 页签展示了所有官方推理模型的基础信息。5. 找到您需要使用的模型,单击模型名称。您将会进入模型详情页面。在模型详情页面,您可以了解模型的 基本信息、Tensor配置、版本管理(包括...
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》... **Arcee 的核心设计思路是两级作业管理**,借鉴了 YARN 的两级管理模式——中心管理服务 AM,主要负责创建和维护大数据作业,再由 AM 创建维护计算 Worker。对应到 Spark 作业中就是由 Arcee 创建 Driver,Driver 创建...
# 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... 主要定位并解决模型转TensorRT的过程中遇到的各种精度丢失问题。底层基于TensorRT的相关接口与工具进行封装开发。简化TensorRT的优化参数。## 3.1 CPU与GPU分离的统一推理框架新架构设计方案如下:![picture....
> 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... **Arcee 的核心设计思路是两级作业管理** ,借鉴了 YARN 的两级管理模式——中心管理服务 AM,主要负责创建和维护大数据作业,再由 AM 创建维护计算 Worker。对应到 Spark 作业中就是由 Arcee 创建 Driver,Driver 创...
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... 在 Raylet 这一层做了非常多的设计,实现过程也比较复杂,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-tlddhu82...