c-f模型是推理模型
社区干货
GPU推理服务性能优化之路
以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同...
字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理(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。**实现图像识别和跨模态对话,提升语义和逻辑处理能力。**ChatGLM-Turbo是在GLM-130B基础上进行对话场景微调的版本,也是国内首个能与GPT-4相媲美的模型,它不仅继承了GL... 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 ...
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c-f模型是推理模型-优选内容
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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,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。## 关键挑战- **GPU** **Memory Wall**参数规模,且转换为HF格式的模型。更多详情,可查看meta-llama/Llama-2-7b-hf。 xFasterTransformerIntel xFasterTransformer 是In...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
GPU进程主要负责运行GPU推理相关的逻辑,它启动的时候会加载很多模型到显存,然后在收到CPU进程的推理请求后,直接触发Kernel Lanuch调用模型进行推理。*kubeai-inference-framework*框架中对模型开发者提供了一个*Model*类接口,他们不需要关心后面的调用逻辑,只需要填充其中的前处理,后处理的业务逻辑,就可以快速上线模型服务,自动拉起这些进程。 **Proxy进程**Proxy进程是推理服务入口,对外提供调用接口,负责路由分发与健康...
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 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes 对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和 Spark 的...
集简云与语聚AI新增Google Gemini、Gemini Vision两大模型,让对话能力再升级
区别于ChatGPT将语音模型Whisper与图像模型DallE单独训练,Gemini可以同时识别文本、图像、音频、视频和代码,拥有强大的交互能力。➢ 最强编码能力Gemini可以理解解释和生成世界上最流行的编程语言(如Python、Java、C++)的高质量代码,能够解决需要编程和复杂数学理论知识的问题。➢ 最强推理能力该模型能够理解和分析复杂的书面和视觉信息,这意味着它可以深入理解细微的信息并应对复杂的询问,它在解读数学和物...
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》主题演讲。 **0****1** **背景介绍**随着云原生的发展,Kubernetes 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernete...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
人脸检测模块使用了OpenVINO™ Toolkit中的人脸检测模型,可以对每个关键帧进行实时的检测人脸,此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribution of OpenVINO™ Toolkit中的行为识别... 这里也是应用了深度学习领域的知识。我给出核心步骤代码```#读取关键帧frame = cv2.imread("keyframe.jpg")#预处理input_blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, size=(300, 300), ddepth=cv2.CV_8U)#推理re...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222077&x-signature=QxuL4oHRVF362bAnohGI3CYHxp4%3D)## 二、优化方向解析我的项目具体实现是致力于解决在文生成图任务中,模型规模庞大导致的高存储需求和计算开销大的问题。具体方法是通过采用渐进式模型剪枝与量化策略配和CPU与GPU的混合使用,能够在不损失生成质量的前提下,逐步减小模型的大小,并提高模型的推理速度。(项目中具体实现了模型的剪枝,由于时间问题和学习学校课程,文章中的其他...
