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》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 Kubernete...
> 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...
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迅猛,而相比于模型参数的增长,GPU 算力的提升相对较慢,两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU ... 模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Executor 分别再去加载第二个...
模型的参数量以每 2 年数百倍的速度迅猛增长。然而从上图可以看出,相较模型的增长速度,单个 GPU 内存仅以每 2 年 1.7 倍的速度扩大,两者之间形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内... 模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Executor 分别再去加载第二...
> 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...
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迅猛,而相比于模型参数的增长,GPU 算力的提升相对较慢,两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU ... 模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Executor 分别再去加载第二个...
模型推理能力介绍模型推理支持用户调用模型广场上的模型与精调后的模型进行推理,模型推理支持: 灵活升级接入模型的版本 支持模型推理接入点的调用监控 支持通过购买模型单元,保障更高并发度、更灵活的推理需求 模型推理使用入口您可以创建模型推理接入点来开始模型推理。模型推理接入点创建有3个入口,点击创建按钮后,在弹出的表单中,填写相应信息,信息填写完毕后,点击【新建】,即可完成在线服务推理接入点的创建。 入口 1:登录...
查看并管理模型推理 登录火山方舟,单击左侧导航栏中的模型推理进入列表页。列表页展示了每个接入点的名称、状态、创建时间、管理员信息,也提供了开启、停止、删除等操作。 模型推理列表页支持按创建时间排序,支持按接入点名称 、模型名称等条件进行搜索。 为便于理解,对模型推理接入点状态字段做特别说明: 参数名称 参数说明 接入点状态 调度中:后台资源正在调度中,可能处于排队状态也可能已经在资源启动中 健康:接入点状态...
模型的参数量以每 2 年数百倍的速度迅猛增长。然而从上图可以看出,相较模型的增长速度,单个 GPU 内存仅以每 2 年 1.7 倍的速度扩大,两者之间形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU 内... 模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Executor 分别再去加载第二...
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。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7...
边缘智能提供云边一体的边缘推理模块,允许您在云端进行模型的统一管理,并将模型部署到边缘一体机进行实时数据推理。 功能介绍功能 说明 相关文档 模型管理 模型管理让您使用版本化方法来统一管理各种主流深度学... 边缘推理还支持 Ensemble 方法(即模型组合),允许您将多个模型进行组合使用。在 Ensemble 方法中,您可以基于 Python 语言编写脚本,对模型处理后的结果进行自定义处理。
本教程以 tiny-yolov3 模型为例,介绍如何在边缘智能创建自定义推理模型,并在边缘一体机上部署相应的模型服务。此外,本教程提供了一份示例代码,可用于验证模型服务是否正常工作。 准备工作在边缘智能创建自定义模型前,您需要准备好模型文件及相关的配置信息。 下载模型文件。通过 GitHub 获取所需的模型文件。访问 tiny-yolov3-11.onnx 模型页面,然后单击下载图标,下载模型文件。 调整文件结构。边缘智能对模型文件的文件结构有特...
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迅猛,而相比于模型参数的增长,GPU 算力的提升相对较慢,两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU ... 模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Executor 分别再去加载第二个...