> 本文整理自字节跳动基础架构资深研发工程师王万兴在火山引擎开发者社区 Meetup 中的分享。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... 模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Executor 分别再去加载第二个...
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。![picture.image]... 模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Executor 分别再去加载第二...
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》... 也就是说找到合适的可以再利用的资源,提上合适的任务。 **资源****离线集群:低优任务**![picture.image](https://p3-volc-...
> 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... 也就是说找到合适的可以再利用的资源,提上合适的任务。 **资源** ***离线集群:低优任务*** ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fa84d...
> 本文整理自字节跳动基础架构资深研发工程师王万兴在火山引擎开发者社区 Meetup 中的分享。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... 模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Executor 分别再去加载第二个...
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」,进入列表页,找到您要部署的任务,点击「新建在线服务」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... 新建在线服务表中每个字段详细说明: 参数名称 参数说明 服务名称 填写在线服务的名称。 必填 。支持1~200位可见字符,且只包含大小写字母、中文、数字、中划线、下划线。 推理服务 必填 。若通过「方式一」创建...
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。![picture.image]... 模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Executor 分别再去加载第二...
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》... 也就是说找到合适的可以再利用的资源,提上合适的任务。 **资源****离线集群:低优任务**![picture.image](https://p3-volc-...
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> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面 前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码,但是自己对程序的结构不了解,那么下面的内容可...
大部分模型除了支持用户查看说明信息之外,也允许用户体验模型的推理效果,比如与大语言模型进行日常对话,或者编写一段文字让模型帮助用户直接生成对应的图片。 体验入口 平台提供两种体验入口,您可以按照自己的需求进行选择。入口一:在模型详情页左上角单击「立即体验」即可进入对应的能力体验页面。入口二:在火山方舟左侧菜单栏,点击「体验中心」,即可开启模型体验。 体验说明 进入体验页面后,默认是进入「AI对话」标签页,可体验...
边缘智能提供云边一体的边缘推理模块,允许您在云端进行模型的统一管理,并将模型部署到边缘一体机进行实时数据推理。 功能介绍功能 说明 相关文档 模型管理 模型管理让您使用版本化方法来统一管理各种主流深度学习框... PaddlePaddle 在对模型进行服务和推理时速度较快,引擎运行稳定。 此外,边缘推理还支持 Ensemble 方法(即模型组合),允许您将多个模型进行组合使用。在 Ensemble 方法中,您可以基于 Python 语言编写脚本,对模型处理后...
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++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的demo。它基于GGML(一种机器学习张量库),实现了对Llama模型的量化、推理部署功能。旨在实现开源大模型运行于相对低配置或廉价的硬件之上,它能支持将Llama模型推理部署至...