深度模型推理引擎怎么用
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...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
> 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... 部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题,一起健壮周边生态,Spark 为业务做了针对性的引擎增强,业务也得到 Spark 云原生化资源、调度、管理上的收益。...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
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》... 部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题,一起健壮周边生态,Spark 为业务做了针对性的引擎增强,业务也得到 Spark 云原生化资源、调度、管理上的收益。...
对话火山引擎谭待:坚持云优先,做好大模型时代的摆渡人
面对火爆异常的大模型市场,火山引擎并没有急于发布自己的通用大模型,而是选择跟早期出圈的多家 AI 科技公司及科研院所强强联合,推出大模型服务平台“火山方舟”。这被业界评价为“在大模型的航海时代拼命造船”、... 未来某个应用中的某些能力,说不好就会直接被模型内化掉,也就失去了竞争壁垒。 模型本身的基础能力完善之后,在落地应用上面还有很多的问题需要解决,比如训练的成本问题,包括将来更高的推理负载。再比如推理时,...
特惠活动
深度模型推理引擎怎么用-优选内容
深度模型推理引擎怎么用-相关内容
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
> 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... 部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题,一起健壮周边生态,Spark 为业务做了针对性的引擎增强,业务也得到 Spark 云原生化资源、调度、管理上的收益。...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
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》... 部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作方,我们通过解决以上问题,一起健壮周边生态,Spark 为业务做了针对性的引擎增强,业务也得到 Spark 云原生化资源、调度、管理上的收益。...
对话火山引擎谭待:坚持云优先,做好大模型时代的摆渡人
面对火爆异常的大模型市场,火山引擎并没有急于发布自己的通用大模型,而是选择跟早期出圈的多家 AI 科技公司及科研院所强强联合,推出大模型服务平台“火山方舟”。这被业界评价为“在大模型的航海时代拼命造船”、... 未来某个应用中的某些能力,说不好就会直接被模型内化掉,也就失去了竞争壁垒。 模型本身的基础能力完善之后,在落地应用上面还有很多的问题需要解决,比如训练的成本问题,包括将来更高的推理负载。再比如推理时,...
对话火山引擎谭待:坚持云优先,做好大模型时代的摆渡人
面对火爆异常的大模型市场,火山引擎并没有急于发布自己的通用大模型,而是选择跟早期出圈的多家 AI 科技公司及科研院所强强联合,推出大模型服务平台“火山方舟”。这被业界评价为“在大模型的航海时代拼命造船”、“... 未来某个应用中的某些能力,说不好就会直接被模型内化掉,也就失去了竞争壁垒。 模型本身的基础能力完善之后,在落地应用上面还有很多的问题需要解决,比如训练的成本问题,包括将来更高的推理负载。再比如推理时,还...
如何在火山引擎中使用 NVIDIA Clara 平台--以 AutoDock 为例
生物医学健康行业在应用AI技术时,往往存在一些难点,例如IT建设前期投入大、模型训练耗费大量算力、搭建和优化专用模型训练环境耗时较多等,这些都会影响企业的创新研究效率和业务开展。火山引擎机器学习平台与NVIDIA技术合作,通过公有云、专业工具的结合,为企业解决上述难题。针对算力需求高的领域,提供海量高性能、价格优惠的算力,云原生模型训练与推理平台,以及NVIDIA针对行业特有任务优化打磨的系列工具。减少企业前期IT基础资...
如何将机器翻译模型训练速度提高3倍?
研究人员往往会使用更大的神经网络模型,随之而来的便是更长的模型训练周期以及更大的线上推理(翻译)延迟。 火山翻译团队一直致力于这方面的优化,早在2019年12月,我们就开源了LightSeq推理加速引擎,是行业内第一个又... 简单易用 LightSeq提供了高效的TensorFlow和PyTorch自定义层供用户灵活使用,可以自由插入到Hugging Face等主流训练库中。 除此之外,还和当前流行的训练库如Fairseq、NeurST等做了深度集成,用户在安装LightSeq后,只...
如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
火山引擎提炼了字节跳动多年云原生机器学习、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...
如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
火山引擎提炼了字节跳动多年云原生机器学习、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...
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...
