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侦探小说推理模型

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文

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...

GPU推理服务性能优化之路

# 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。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包...

基于 Ray 的大规模离线推理

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b48f528a131746e389f07894f6ed8d3d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185253&x-signature=OBM4aDkX3ajmtHc8BdQFz5TuhYM%3D)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...

基于 Ray 的大规模离线推理

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/337fd62352874ebeb3b6e23ff938ddc8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185259&x-signature=DIhqzeh%2Bhv9%2FAhG6ZLIwKN98qDY%3D)> > 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...

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侦探小说推理模型-优选内容

创建自定义模型
本文介绍了如何通过边缘智能控制台创建自定义推理模型。 概述除了使用边缘智能提供的官方模型,您也可以创建自定义模型。边缘智能允许创建以下几类自定义模型: 单模型:基于特定推理框架的算法模型。支持的推理框架包括:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、Pytorch、ByteNN、PaddlePaddle。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以管道的形式组合在...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
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...
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的生成文本模型集合,规模从70亿 ~ 700亿参数不等。本实践使用该模型集合中的7b(70亿)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...
GPU推理服务性能优化之路
# 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。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术,我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包...

侦探小说推理模型-相关内容

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...

官方模型概览

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...

基于 Ray 的大规模离线推理

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/337fd62352874ebeb3b6e23ff938ddc8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715185259&x-signature=DIhqzeh%2Bhv9%2FAhG6ZLIwKN98qDY%3D)> > 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...

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开通管理

免费额度消耗完后可在开通管理页中开通模型,并继续付费使用,开通服务后仍优先消耗剩余免费额度 已开通 已正式开通模型服务 邀测中 当前模型为邀测阶段,暂无法支持自助开通使用,如需正式开通使用的,请提交工单联系我们。 免费额度说明每个模型提供一定额度的免费调用量,免费额度消耗完后可在开通管理页中开通模型,并继续付费使用,开通服务后仍优先消耗剩余免费额度 调用限制模型推理限制 当前对每个模型设置了RPM(Requests Per Mi...

使用官方模型

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...

使用精调后的模型进行在线推理

使用前提「模型精调」列表中,存在1个及以上状态为「完成」的精调任务。 操作步骤平台提供两种方式「创建在线服务」,您可根据自己需要进行选择。 方式一:登录火山方舟平台,点击左侧导航栏中的「模型精调」,进入列表... 推理服务 必填 。若通过「方式一」创建在线服务,该字段由平台自动带出,用户只需查看一下信息,核实一下是否就是自己想要部署的服务即可。若通过「方式二」创建在线服务,该字段需要用户在下拉列表,中选择要部署的...

部署自定义的 yolo 模型

本教程以 tiny-yolov3 模型为例,介绍如何在边缘智能创建自定义推理模型,并在边缘一体机上部署相应的模型服务。此外,本教程提供了一份示例代码,可用于验证模型服务是否正常工作。 准备工作在边缘智能创建自定义模型前,您需要准备好模型文件及相关的配置信息。 下载模型文件。通过 GitHub 获取所需的模型文件。访问 tiny-yolov3-11.onnx 模型页面,然后单击下载图标,下载模型文件。 调整文件结构。边缘智能对模型文件的文件结构有特...

【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%

**为了更进一步促进大模型开源社区的发展,我们再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B 。****在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,**截至6月25日** ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6... **更高效的推理:**基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。...

GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用

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...

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