在线推理模型的方法
社区干货
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
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... 常见的模型切分方式有上图左侧所列的两种:- 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式- 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GP...
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... 模型切分如上图左侧所示,常见的模型切分方式有两种:- 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式- 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
我们将重点介绍下KubeAI平台在推理、训练和模型迭代过程中的核心引擎能力实践经验。**# 2 AI推理引擎设计实现## 2.1 推理服务现状及性能瓶颈分析Python语言以其灵活轻盈的特点,以及其在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,在模型研究和开发领域被广泛使用,所以模型推理服务也主要以Python GPU推理为主。模型推理过程一般涉及预处理、模型推理、后处理过程,单体进程的方式下CPU前/后处理过程,与GPU推理过程需要串行,...
特惠活动
在线推理模型的方法-优选内容
在线推理模型的方法-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...
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... 常见的模型切分方式有上图左侧所列的两种:- 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式- 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GP...
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... 模型切分如上图左侧所示,常见的模型切分方式有两种:- 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式- 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到...
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...
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... 文件夹1就成为符合边缘智能要求的模型文件。 获取模型的输入和输出属性。创建自定义模型时,您需要提供模型的输入和输出配置。您可以通过以下方式获取所需信息: 阅读模型的文档,从文档中获取输入和输出属性。 (推...
边缘推理概述
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架的模型。边缘智能提供了一系列官方模型方便直接使用,您也能够创建和编辑自定义模型,并能够创建、编辑、删除和发布模型版本。 官方模型概览 模型服务 将模型部署到边缘一体机即可快捷搭建模型服务,实现在边...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
我们将重点介绍下KubeAI平台在推理、训练和模型迭代过程中的核心引擎能力实践经验。**# 2 AI推理引擎设计实现## 2.1 推理服务现状及性能瓶颈分析Python语言以其灵活轻盈的特点,以及其在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,在模型研究和开发领域被广泛使用,所以模型推理服务也主要以Python GPU推理为主。模型推理过程一般涉及预处理、模型推理、后处理过程,单体进程的方式下CPU前/后处理过程,与GPU推理过程需要串行,...
查看并管理推理接入点
查看并管理模型推理 登录火山方舟,单击左侧导航栏中的模型推理进入列表页。列表页展示了每个接入点的名称、状态、创建时间、管理员信息,也提供了开启、停止、删除等操作。 模型推理列表页支持按创建时间排序,支持... 可以查看模型推理接入点的概览信息、监控、API调用等信息 概览信息概览信息中可以查看模型推理接入点接入的基础模型、计费信息。计费信息中可以查看当前模型推理接入点的频率限制、计费方式、付费类型、结算周期、...
