选股模型与逻辑推理模型
社区干货
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。上性能却下降不少。而另一方面,进行了代码训练的 wizardcoder 的表现却并不是很好。我们的推测是,代码训练的单轮格式减弱了其多轮能力。因此,用代码数据训练,可以提高部分能力,...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 专家系统随笔
# 简介**专家系统**(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题,识别性能瓶颈,重点构建瓶颈分析、优化推荐模型,支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型,包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库,以及基于生态开发者开发的生态知识库。
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选股模型与逻辑推理模型-相关内容
对话火山引擎谭待:坚持云优先,做好大模型时代的摆渡人
他们无一不是要把自己的模型能力给建起来。” 一些观点认为“大家不要先做模型,先做应用”。谭待看来,这是有一点危险的。因为,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,还要考虑到终端用户和商业逻辑,不管是个人付费,还是传统广告方式,收入提升都是有天花...
【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。...
集简云本周新增/更新:新增3大功能,更新5个功能、新增2个应用,更新1款应用
语聚人工服务对话助手新增模型选择和支持搜索引擎 **更新功能**更新功能:ChatGLM新增ChatGLM-Turbo更新功能:Claude新增Claude v2.1更新功能:通义千问新... **实现图像识别和跨模态对话,提升语义和逻辑处理能力。**ChatGLM-Turbo是在GLM-130B基础上进行对话场景微调的版本,也是国内首个能与GPT-4相媲美的模型,它不仅继承了GLM-130B在语言理解和生成方面的能力,还通...
对话火山引擎谭待:坚持云优先,做好大模型时代的摆渡人
他们无一不是要把自己的模型能力给建起来。” 一些观点认为“大家不要先做模型,先做应用”。谭待看来,这是有一点危险的。因为,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,还要考虑到终端用户和商业逻辑,不管是个人付费,还是传统广告方式,收入提升都是有...
集简云本周新增/更新:新增5大功能、3大应用,更新6款应用,新增18个动作
最新升级的模型在写作、数学和逻辑推理等方面实现了显著提升,例如更强大的上下文理解能力,支持 128k 上下文;更强大的知识库,外部文档和数据库更新截止至4月,更低的价格等等。现在,用户可以在语聚GPT中平台上快速体验到GPT-4 Turbo的最新能力,轻松接入并利用GPT-4 Turbo进行各种业务场景的创新。 **应用新增** 1**滴滴企业版(企业管...
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... 也可以将输出数据的形状重新调整为推理 API 返回的不同形状。 说明 当 框架 为 Ensemble 时,您无需配置该参数。 格式 输入数据的格式。可选项: NONE:表示数据不包含任何格式信息,由框架或库自动推断。 NHWC、NC...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
模型规模庞大导致的高存储需求和计算开销大的问题。具体方法是通过采用渐进式模型剪枝与量化策略配和CPU与GPU的混合使用,能够在不损失生成质量的前提下,逐步减小模型的大小,并提高模型的推理速度。(项目中具体实现... 逻辑,可以根据实际需求进行修改 model_cpu = ... return model_cpu def load_weights_to_gpu(self, module_name): # 模拟加载指定模块的权重到GPU的逻辑,可以根据实际需求进行修...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离的统一框架 ***kubeai-inference-framework*** ,旧有Flask或Kserve的服务,稍作修改即可接入推理引擎统一框架,新增服务按照框架实现指定function即可。推理服务统一框架构如下图所示: