常见的速度分解模型推理
社区干货
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》... Tensorflow 等常见的模型推理,同时也支持 Partition 级别的 Checkpoint。这样在资源回撤的时候就不需要重复计算了,能够避免算力的浪费,并通过支持 Batching 可以提高整体的资源利用率。 **平台建设**
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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... Tensorflow 等常见的模型推理,同时也支持 Partition 级别的 Checkpoint。这样在资源回撤的时候就不需要重复计算了,能够避免算力的浪费,并通过支持 Batching 可以提高整体的资源利用率。 ...
字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理
速度扩大,两者之间形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内存可能放不下,需要对模型进行切分。模型切分如上图左侧所示,常见的模型切分方式有两种:- 按...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模... 会生成一个ggml-model-f16.gguf的模型文件,存放在llama.cpp/models/Llama-2-7b-hf目录下。 执行如下命令,量化转换后的模型。llama.cpp 目录下提供了做量化的可执行文件quantize,此处选择较为常见的量化算法q4_0,...
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...
基于 Ray 的大规模离线推理
而相比于模型参数的增长,GPU 算力的提升相对较慢,两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内存可能放不下,需要对模型进行切分。 模型切分 常见的...
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。**更长的上下文:**基于 FlashAttention 技术,我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限,我们会在后续迭代升级中着重进行优化。**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...
欢迎来到MiniMax开放平台
MiniMax开放平台提供大模型应用的企业级解决方案,为企业和开发者提供功能丰富、高易用性的APl,最大限度降低使用者的开发复杂性,帮助使用者快速在目标场景中验证价值并生产部署。MiniMax下设的推理平台拥有万卡级别的跨云高效计算系统,可支持单日过亿次级的调用。MiniMax的通用模型具有突破极限的模型迭代速度,全面覆盖文本、图像、声音等多种模型。同时MiniMax人工智能引擎的训练平台拥有极高效的千卡并行算力,...
GLM-4 All Tools 研发团队招聘|大模型算法工程师
推出新一代基座大模型GLM-4。发布 All Tools、GLMs、MaaS API,新一代基座大模型GLM-4,支持更长上下文;更强的多模态;支持更快推理速度,更多并发,大大降低推理成本;同时GLM-4增强了智能体能力。GLM技术团队将持续... 模型的能力提升(GLMs)+ 工程化系统框架的落地及上线***职位要求**** 计算机、深度学习、机器学习等相关专业,硕士及以上学历* 扎实的技术基础,较强的算法开发能力,对前沿领域的研究有热情* 熟悉常用的机...
【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差
可以用来评估 LLMs 在多回合开放式生成环境中的推理和决策能力。经过对 25 个语言模型的测试,我们发现:顶级商业语言模型在复杂环境中表现出色,与开源模型存在显著差距。而另一方面,v0.2 版本的 ChatGLM2 ... 我们发现模型并不总是在遵循指令。换句话说,模型的预期输出并不总是处于环境可以接受的输入空间中。几种常见的错误包括:1)模型没有理解指令,所以也就没有输出动作;2)模型输出了动作,但却是错误的或不完整的。所以如...
