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咒术师推理致敬模型

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

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欢迎来到MiniMax开放平台

视觉三模态融合的千亿参数语言大模型,并打通产品全链路的创业公司。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/43436267efb5456e913cad4124378adc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729220&x-signature=66DZnbqOf2k6QiENaZaniAw9JYo%3D)通过搭建超大规模实验平台与超大规模推理平台,跑通技术与产品的迭代闭环,实现模型能力与用户交互量...

【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。...

【云原生 | 最佳实践】一个实践驱动的云原生项目集—KubeWharf | 社区征文

这将有力支撑大规模人工智能训练和推理等新业务场景。另一重要目标是支持混合云模型,允许通过标准化采集进行离线分析和存储。KubeWharf 项目地址:[https://github.com/kubewharf](https://xie.infoq.cn/link?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fkubewharf)> 以 Kubernetes 为代表的云原生技术底座支撑了字节跳动业务的快速发展。从微服务场景开始,Kubernetes 逐渐演化,统一支撑了字节内部的大数据、机器学习以及存储服务等多...

【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差

哪些模型更适合作为 agent,其表现又如何?据我们观察,至今还没有一个合适的评测能够去衡量。因此,我们提出了 **AgentBench**。这是一个多维演进基准测试,包括 8 个不同环境,可以用来评估 LLMs 在多回合开放式生成环境中的推理和决策能力。经过对 25 个语言模型的测试,我们发现:顶级商业语言模型在复杂环境中表现出色,与开源模型存在显著差距。而另一方面,v0.2 版本的 ChatGLM2 在几个闭源模型的对比中,评测分数...

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开通管理
免费额度消耗完后可在开通管理页中开通模型,并继续付费使用,开通服务后仍优先消耗剩余免费额度 已开通 已正式开通模型服务 邀测中 当前模型为邀测阶段,暂无法支持自助开通使用,如需正式开通使用的,请提交工单联系我们。 免费额度说明每个模型提供一定额度的免费调用量,免费额度消耗完后可在开通管理页中开通模型,并继续付费使用,开通服务后仍优先消耗剩余免费额度 调用限制模型推理限制 当前对每个模型设置了RPM(Requests Per Mi...
更新日志
3.6.02023 年 12 月 11 日新增 accurate-l2 人像分割模型;错误修复和性能优化。 3.5.02023 年 11 月 27 日增加 3D 展示的支持;增加平面放置能力支持;支持设置颜色作为虚拟背景;不再支持 iOS 14; 3.4.02023 年 11 月... 背景分割支持使用 GPU 推理;背景分割支持选择模型类型;支持截取画面内容;错误修复和性能优化。 3.1.02023 年 8 月 31 日支持腕部、戒指试戴;新增人脸液化变形能力。 3.0.02023 年 8 月 22 日新增虚拟形象、动态虚拟...

咒术师推理致敬模型-相关内容

为君作磐石——人人都能搭建大规模推荐系统

单个模型达到 TB 甚至 10TB 以上;实时化是指特征、模型、候选实时更新;精细化则在特征工程、模型结构、优化方法等多方面有所体现,各种创新思路层出不穷。大规模推荐系统的落地,工程挑战很大。本文选择大家最关心的 Training 和 Serving 系统,介绍搭建过程中会遇到哪些挑战,我们做了哪些工作。对任何一家公司来说,从 0 搭建这样一套系统都绝非易事,投入非常大。在字节跳动内部,我们也经过了多年的探索与沉淀,有上千名工程师,不...

模型精调数据集格式说明

当前模型精调数据集支持jsonl格式,以下为详细格式说明: 注:仅Pretrain模型(预训练模型)支持上传未标注文本数据进行Continue Pretraining(继续预训练);非Pretrain模型请使用已标注文本数据。 已标注文本数据 JSONL格... 多框架高性能模型推理服务的企业级开发平台,支持从数据托管、代码开发、模型训练、模型部署的全生命周期工作流。"}{"text":"支持运行超大规模的分布式任务,包含多种预置算法框架和自定义算法框架。提供稳定、灵活、...

查看并管理在线服务

还展示了「模型名称」、「推理服务名称」、「服务ID」、「调用路径」、「Endpoint_ID」信息。 点击「调用路径」后面的「查看详情」可看到python、golang、java的API调用示例。 点击右上角的「...」,可「关闭」、「编辑」、「删除」该服务 点击「编辑」,可修改「服务名称」、「管理员」信息3.点击「关闭」,可关闭该服务,为防止误操作,需要二次确认。 点击「删除」,可删除该服务,为防止误操作,需要二次确认。

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基于 Ray 的大规模离线推理

模型离线推理,是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离线推理。作者|字节跳动基础架构资深研发工程师-王万兴 **01****大模型离线推理****特点介绍**![picture.image](https://p3-volc-...

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...

SaaS产品动态

当前将在线模型中使用且发布到线上的栏位数量也加进来。当查看特征关联的栏位详情时,关联方式列通过在线模型使用、手动发布显示不同关联方式。其中,通过在线模型使用关联的栏位,不支持手动解除关联。 策略管理... 模型开发【新功能】针对已经发布的自定义模型,支持推理资源更配。 【新功能】自定义模型支持配置动态扩缩容。 策略管理【优化】模型召回的生效时间由T+1改为当天生效。 2023.6.8 策略管理【新功能】除内置的业...

基于 Ray 的大规模离线推理

点击上方👆蓝字关注我们! ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/337fd62352874ebeb3b6e23ff938ddc8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729240&x-signature=C5uMUCW60nZ56qxoVqL12fjaGI0%3D)> > 大模型离线推理,是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数据处理和数据流、提...

GLM-4 模型 API 正式上线

我们很高兴地宣布**GLM-4模型的开放API正式上线** 。所有开发者均可通过智谱AI的开放平台(*bigmodel.cn*)接入GLM-4模型开放API,便捷高效地体验智谱AI新一代基座大模型GLM-4的强大能力。 ✦**综合能力全面跃升** ✦新一代基座大模型 GLM-4,支持更长上下文;更强的多模态;支持更快推理速度,更多并发,大大降低推理成本;同时GLM-4增强了智能体能力。 ...

创建自定义模型

本文介绍了如何通过边缘智能控制台创建自定义推理模型。 概述除了使用边缘智能提供的官方模型,您也可以创建自定义模型。边缘智能允许创建以下几类自定义模型: 单模型:基于特定推理框架的算法模型。支持的推理框架包括:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、Pytorch、ByteNN、PaddlePaddle。更多信息,请参见支持的框架。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模模型组合是指将一个或多个模型以管道的形式组合在...

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