云模型证据推理算法
社区干货
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... 另外就是我们通过一套负载自适应的动态出借算法,或者叫出借策略,在一个窗口期内观察 GPU 的一些功耗,然后根据这些指标来判断我们的离线计算是否要主动避让在线的计算请求,使在线少受影响。上图是一个较为完整的文生图模型推理业务...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构。而且基础架构本身投入比较大,做多套也没有必要。其次,如果想对产品的某些地方进行改进,如何先复现实验结果?团队不同的人做了不同的实验,如何对这些实验进行对比?这些都是有挑战的事情。这些管理问题其实也是机器学习模型训练过程中比较大的痛点。本文将针对这些痛点,介绍我们如何进行机器学习平台的架构设计。 云原生机器学习平台架...
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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...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构。而且基础架构本身投入比较大,做多套也没有必要。其次,如果想对产品的某些地方进行改进,如何先复现实验结果?团队不同的人做了不同的实验,如何对这些实验进行对比?这些都是有挑战的事情。这些管理问题其实也是机器学习模型训练过程中比较大的痛点。本文将针对这些痛点,介绍我们如何进行机器学习平台的架构设计。 云原生机器学习平台架...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
我们不希望在算法对比过程中引入基础架构的差异,所以希望有统一的基础架构。而且基础架构本身投入比较大,做多套也没有必要。其次,如果想对产品的某些地方进行改进,如何先复现实验结果?团队不同的人做了不同的实验,如何对这些实验进行对比?这些都是有挑战的事情。这些管理问题其实也是机器学习模型训练过程中比较大的痛点。本文将针对这些痛点,介绍我们如何进行机器学习平台的架构设计。## 云原生机器学习平台架构设计我们...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
逐步收集和挖掘公司各业务域在AI模型研究和生产迭代过程中的需求,逐步建设而成的一个云原生AI平台。KubeAI以模型为主线提供了从模型开发,到模型训练,再到推理(模型)服务管理,以及模型版本持续迭代的整个生命周期内... 判断模型的输入与输出shape,不需要用户再提供相关shape信息等。## 2.4 落地实践成果在实际应用中,我们帮助算法域的模型开发同学,能够对一个推理基于自研推理服务统一框架进行实现的同时,也开启TensorRT优化,这...
火山引擎谭待:多云多模型,迎接体验创新的新时代
火山引擎发布了大模型服务平台“火山方舟”,面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务,希望打通大模型上下游链条,共建“多模型”行业生态,共同服务好千行百业。 火山引擎总裁谭待以《多云多模型,迎接体... 这也让大模型在各个行业落地呈现出成千上万种可能性。 目前,国内的大模型市场呈现出如火如荼的态势。做好大模型,算法、数据和算力三要素缺一不可,安全与信任、性价比、生态系统等问题也一样值得关注。 安全和信任指...
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架构示...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
支持下列算法:- 余弦相似度- 最大绝对误差- 累积相对误差- 欧氏相对距离- KL散度......精度比对根据推理/训练和不同的框架分为多个比对场景。原始模型数据即为原始网络在**GPU/CPU**侧生成的数据,主要依赖原始框架中的**...
KubeWharf:解析云原生未来的分布式操作系统|社区征文
云原生化——** KubeWharf 广泛应用于云原生存储和机器学习领域,为这些复杂的应用提供了一套完整的解决方案。现代应用越来越依赖于先进的存储和机器学习技术,而 KubeWharf 的云原生组件集成了这些技术,使用户能够更好地构建和部署这些复杂的应用。云原生存储的需求包括高性能、高可用性和弹性,而 KubeWharf 提供了相应的功能和工具,使得存储服务能够适应不断变化的工作负载。在机器学习领域,KubeWharf 的支持使得模型训练和推理等...
KubeCon | 使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载
针对算法场景也实现了一系列工具:* **ray.data** 集合了数据读写、流式处理、shuffle 等功能,给离线推理、数据预处理等场景提供了灵活 API 和异构的调度功能* **ray.train** 和 **ray.tune** 可以将 xgboost、pytorch 等训练代码快速改写成基于 Ray 的分布式训练应用* **ray.serve**是一套在线服务的部署调用框架,支持复杂模型编排,可以灵活扩缩实例可以说, **Ray 的生态打破了过去 AI 工程中每个模块都是固定范...
