深度模型推理引擎是什么
社区干货
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
在支持推理服务接入*kubeai-inference-framework*统一框架的过程中,我们继续尝试在模型本身做优化提升。经过调研和验证,我们将现有pth格式模型通过转成TensorRT格式,并开启FP16,在推理阶段取得了更好的QPS提升,最高可到10倍提升。TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理服务部署在实际的生产环境中,并提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。业内...
GPU推理服务性能优化之路
TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即pytorch或tensorflow等模型转成onnx格式,然后onnx格式转成TensorRT进行优化。
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深度模型推理引擎是什么-优选内容
深度模型推理引擎是什么-相关内容
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
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Intel®开发的一个加速库,旨在为大语言模型(LLM)在CPU X86平台上的部署提供了一种深度优化的解决方案。支持多CPU节点之间的分...
为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统
成为了很多公司的高速增长引擎。 怎么做个性化推荐?通常,对一项业务来说,首先会定义出多个优化目标(例如视频的播放时长、点赞、分享,电商的点击、加购、购买等),之后构建一个或多个模型来预估这些目标,最后融合多个... 模型很容易达到TB级,考虑未来的模型迭代,必须支持分布式Serving。 低时延:单次预估的延时要尽量低,精排模型一般要控制在80ms内。复杂的深度模型,可能需要GPU来Serving,并做一系列的性能优化。 高可用:少部分节点...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
上图是一个较为完整的文生图模型推理业务架构示意图,展示了一个在线推理业务在训练好模型后的业务部署流程:通过 CI/CD 流程,我们可以快速完成从代码提交到编译构建、容器镜像制作和发布的整个流程。如图所示,开发者提交好修改的代码,就可以自动触发代码拉取构建业务容器镜像,将容器镜像推送到火山引擎的镜像仓库 CR 中,同时发布到容器服务 VKE 的集群上。火山引擎为业务负载也提供了非常灵活的选择,开发者可以使用 ECS 运行...
搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
该规格实例采用火山引擎自研最新DPU架构并搭载了第5代英特尔®至强®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR),结合新一代硬件AI加速指令AMX-BF16(Intel Advanced Matrix Extensions)以及基于其上的IPEX框架优化,实现了系统级优化方案来加速SDXL-Turbo模型的文生图推理速度。 背景信息IPEXIntel® Extension for PyTorch(IPEX)是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库,大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其是深度学习...
火山引擎谭待:多云多模型,迎接体验创新的新时代
6月28日,2023火山引擎V-Tech体验创新峰会在北京召开。会上,火山引擎发布了大模型服务平台“火山方舟”,面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务,希望打通大模型上下游链条,共建“多模型”行业生态,共同... 开放的市场竞争和模型多样性,会不断促进整体大模型技术的发展。 以行业头部企业为代表,企业对于大模型的应用,将会是“1+N”的应用模式:通过自研或与三方模型服务商深度合作,形成1个自身主力模型;在不同的场景中,还...
火山引擎 x NVIDIA H100,全面提升 AI 算力
火山引擎和NVIDIA在过去几年里已开展了深入合作,并在自然语言处理、深度推荐系统、计算视觉等领域卓有成效。火山引擎团队和NVIDIA团队一致表示:非常期待双方的合作能继续往纵深发展,共同推进新一代加速计算浪潮。 在过去几年中,AI模型规模不断增大,对于算力的需求也以指数级别快速提升。火山引擎的弹性计算产品通过不断迭代来满足云上各行各业的客户的需求,从基于NVIDIA A30 Tensor Core GPU的推理加速实例 ini2,到基于NVIDIA A...
火山引擎 x NVIDIA H100,全面提升 AI 算力
火山引擎和NVIDIA在过去几年里已开展了深入合作,并在自然语言处理、深度推荐系统、计算视觉等领域卓有成效。火山引擎团队和NVIDIA团队一致表示:非常期待双方的合作能继续往纵深发展,共同推进新一代加速计算浪潮。在过去几年中,AI模型规模不断增大,对于算力的需求也以指数级别快速提升。火山引擎的弹性计算产品通过不断迭代来满足云上各行各业的客户的需求,从基于NVIDIA A30 Tensor Core GPU的推理加速实例 ini2,到基于NVIDIA A...
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...
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。 