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在线推理模型怎么构建

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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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... 伯克利的发起者也基于 Ray 创建了创业公司—— Anyscale,目前这个项目在 GitHub 上获得了两万多的关注。在业界,Uber、 OpenAI、蚂蚁、字节等公司也都有基于 Ray 的相关应用实践。Ray 的架构分为三层,最下面一层是...

字节跳动基于 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;- 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;- 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;- 相比于在线推理... ## 使用 Ray 构建推理框架Ray 是 UC Berkeley 的 RISElab 实验室在 2017 年前后发起的一个基于内存共享的分布式计算框架。RISElab 实验室的前身是 AMP Lab,也就是孵化出了 Spark 引擎的实验室。Ray 的定位是通...

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... TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界...

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;2. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;3. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;4. 相比于在线推理,离线推... **使用 Ray 构建模型推理框架****Ray 简介**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7c5fac72071246cc86e9533e819557d3~tplv-tlddhu8...

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在线推理模型怎么构建-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、TensorFlow-LLM。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...
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
旨在优化和加速深度学习模型推理和训练。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®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR)的云服务器实例,详细操作请参见购买云服务器。创建实例时,请注意以下配置:实例规格:本文选择通用型g3i(ecs.g3i.8xlarge)规格。 云盘:推荐云盘容量不低于80GiB。 镜像:本文选择Ubu...
创建推理接入点
模型推理能力介绍模型推理支持用户调用模型广场上的模型与精调后的模型进行推理,模型推理支持: 灵活升级接入模型的版本 支持模型推理接入点的调用监控 支持通过购买模型单元,保障更高并发度、更灵活的推理需求 模型推理使用入口您可以创建模型推理接入点来开始模型推理模型推理接入点创建有3个入口,点击创建按钮后,在弹出的表单中,填写相应信息,信息填写完毕后,点击【新建】,即可完成在线服务推理接入点的创建。 入口 1:登录...
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...

在线推理模型怎么构建-相关内容

搭建SDXL-Turbo模型文生图推理

SDXL-Turbo模型本实践使用的推理模型为SDXL-Turbo(Stable Diffusion XL Turbo),该模型是Stability AI在Stable Diffusion基于SDXL 1.0的蒸馏(Distillation)版本,专为实时合成的文生图场景服务。该模型能够确保即使在一到两个采样步骤,也能保持高的图片质量。更多模型相关的信息可参考:SDXL-Turbo。 操作步骤步骤一:环境准备创建搭载了第5代英特尔®至强®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR)实例,详细操作请参见购买云服务器。创建...

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...

GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用

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,也可以非常方便的使用各种噪声调度器,用于调节在模型推理中的速度... 用于创建Python虚拟环境。本文以Anaconda 3和Python 3.10为例。 Gradio:快速构建机器学习Web展示页面的开源Python库。本文以3.43.2为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexG...

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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;2. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;3. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;4. 相比于在线推理,离线推... **使用 Ray 构建模型推理框架****Ray 简介**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7c5fac72071246cc86e9533e819557d3~tplv-tlddhu8...

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