基于图模型推理算法
社区干货
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
算法工程师需要关注模型训练、参数调优以达到满意的识别率/准确率;另一方面,确保模型服务的稳定可靠同样重要,这依赖完善的云原生基础设施。上图是一个较为完整的文生图模型推理业务架构示...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
算法工程师需要关注模型训练、参数调优以达到满意的识别率/准确率;另一方面,确保模型服务的稳定可靠同样重要,这依赖完善的云原生基础设施。上图是一个较为完整的文生图模型推理...
GPU推理服务性能优化之路
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。包括基于Pytho...
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
大模型训练离不开算力、数据、人才三大要素。随着模型参数越来越大,上下文窗口越来越长,高昂的推理算力成本成为了阻碍大语言模型应用大规模落地的重要原因之一。这就对推理性能优化提出了更高要求。除了硬件算力的不断提升,推理架构和算法的优化对于提升推理效率至关重要。 基于此,百川智能采用了NVIDIA的软件生态系统,包括Triton Inference Server和TensorRT-LLM,以实现高效推理。并且采用了一系列优化技术来提升推理速度...
特惠活动
基于图模型推理算法-优选内容
基于图模型推理算法-相关内容
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
大模型训练离不开算力、数据、人才三大要素。随着模型参数越来越大,上下文窗口越来越长,高昂的推理算力成本成为了阻碍大语言模型应用大规模落地的重要原因之一。这就对推理性能优化提出了更高要求。除了硬件算力的不断提升,推理架构和算法的优化对于提升推理效率至关重要。 基于此,百川智能采用了NVIDIA的软件生态系统,包括Triton Inference Server和TensorRT-LLM,以实现高效推理。并且采用了一系列优化技术来提升推理速度...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
模型推理实践》主题演讲。 **0****1** **背景介绍**随着云原生的发展,Kubernetes 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes 对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和 Spark 的部署演进大致可分为三个阶段:* 第一个阶段是完全基于 YARN 的离线资源...
官方模型概览
推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型名称 框架 类型 描述 口罩检测-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测模型,用于检测并识别图片或视... 抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的抽烟行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有抽烟行为的个体。 人脸检测-01-FaceNet-TRT TensorRT 物体检测 一种基于 NVIDI...
基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理的关键挑战 — GPU Memory Wall第一个挑战是内存的挑战,机器学习的模型越来越大,尤其是继 Transformers 类的模型后,模型大小迅猛增长。从上图中可以看到,过去几年机器学习领域的模型参数增长非常... 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...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评价指标的数据比对。**MindStudio**提供精度比对功能,支持Vector比对能力,支持下列算法:- 余弦相似...
基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理的关键挑战 — GPU Memory Wall第一个挑战是内存的挑战,机器学习的模型越来越大,尤其是继 Transformers 类的模型后,模型大小迅猛增长。从上图中可以看到,过去几年机器学习领域的模型参数增长非常... 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...
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型... 用于根据特征图的重要性来加权 GCN 提取的特征。这有助于强化有用的特征并减弱无用的特征。这个算法的整体流程是将脑电数据输入模型,经过特征提取、节点选择、图卷积、注意力加权等多个步骤,最终得出癫痫检测结果。...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
KubeAI提供基于cvat的标注工具,与数据处理及模型训练流程打通,助力线上模型快速迭代;提供任务/Pipeline编排功能,对接ODPS/NAS/CPFS/OSS数据源,为用户提供一站式AI工作站。平台自研推理引擎助力业务在提高模型服务性能的同时还能控制成本;自研训练引擎提高了模型训练任务吞吐量,缩短了模型的训练时长,帮助模型开发者加速模型迭代。此外,随着AIGC的火热发展,我们经过调研公司内部AI辅助生产相关需求,上线了AI制图功能,为得物海报...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
《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 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes 对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和 Spark 的部署演进大致可分为三个阶段:* 第一个阶段是完全基于 YARN 的离线资源管理,通过大规模使用 YARN 管理大数据集...
