漏斗模型的推理公式是
社区干货
字节实战案例:如何利用A/B实验提升产品用户留存
产品增长中最为经典的模型为AARRR漏斗模型,该模型追求最大化拉新,第一步“获客”(Acquisition)环节最为受到重视,而后在“激活、留存、营收、推荐”环节中不断优化转化率,实现用户增长。 但当流量红利见顶,用户拉新难度和成本倍速上升时,RARRA模型适时出现,新的模型将“用户留存” (Retention) 视为了第一关注点,用户留存在产品增长中的重要性上愈加凸显。留存高,说明产品更能真正满足用户需求,当红利时代过去后,在好产品的...
如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
大模型推理框架、训练/推理软硬件方案等技术实践,推出了一系列高性价的 AI 基础设施。为了让对 AIGC 感兴趣的开发者感受 AI 的魅力,本文将以 Stable Diffusion 模型为例,结合大模型企业常规工程化技术实践,演示如何在火山引擎云上部署用户自己的 Stable Diffusion 服务。## Stable Diffusion 环境依赖如果想把 Stable Diffusion 部署在云端,用户一般需要用到以下产品及服务:- 容器服务 VKE(Kubernetes v1.24)- 镜像仓...
【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。...
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...
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如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
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行为分析专用函数
ByteHouse 根据用户行为分析使用场景,定制了部分函数,主要包括: 留存分析函数 漏斗分析函数 路径分析函数 相比拼装 SQL或者使用 ClickHouse 原生函数,使用 ByteHouse 自研的专用函数更为高效。本文档详述了这些函数的使用方式。 示例模型下面是一张示例用表,是由用户行为事实表 Log 和用户维度表 User 组成常用的星型模型。 SQL CREATE TABLE -- 事件日志表 default.LOG ( `Visitor` UInt32, `EventName` String, `Ev...
【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。...
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...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
#### ***相关产品-云搜索服务:https://www.volcengine.com/product/es***伴随大语言模型(LLM,Large Language Model)的涌现,人们发现生成式人工智能在非常多领域具有重要意义,如图像生成,书写文稿,信息搜索等。随着 LLM 场景的多样化,大家希望 LLM 能在垂直领域发挥其强大的功能。但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目...
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
利用Conda创建虚拟环境部署ChatGLM-6B模型,并进行模型推理和精调训练的Demo实践。## 准备工作:### 创建GPU云服务器1. 进入ECS云服务器控制台界面,点击创建实例2. 在实例类型中,选择...
百川智能受邀出席英伟达GTC 2024并做主题演讲,分享大语言模型推理系统的研究进展
NVIDIA英伟达GTC 2024大会于2024年3月18-21日在美国圣何塞盛大举办。作为AI时代的年度开发者大会,GTC聚集了来自全球的开发者、研究人员、创作者、IT决策者、企业领袖和各行业专家。 本次大会上,来自百川的技术专家聂小楠与来自NVIDIA的技术专家陈庾共同发表了题目为《使用统一推理架构和FP8加速端到端大语言模型系统》的技术演讲。 