一般模型用推理吗
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基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理(Batch 推理)是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程,具有如下特点:1. 一次对一批数据进行推理,数据量通常是海量的,所以计算过程通常是离线计算;1. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;1. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;1. 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。## 关键挑战- **GPU** **Memory Wa...
字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理
常规的大模型离线推理(Batch 推理)具有如下特点:- 一次对一批数据进行推理,数据量通常是海量的,所以计算过程通常是离线计算;- 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;- 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;- 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。## 大模型离线推理关键挑战**GPU Memory Wall**是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程,具有如下特点:1. 一次对一批数据进行推理,数据量通常是海量的,所以计算过程通常是离线计算;2. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;3. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;4. 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。 **关键挑战**...
基于 Ray 的大规模离线推理
大数据离线推理大模型离线推理(Batch 推理)是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程,具有如下特点:1. 一次对一批数据进行推理,数据量通常是海量的,所以计算过程通常是离线计算;2. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;3. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;4. 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。**关键挑战**...
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查看并管理模型接入点
产品能力更新说明模型接入是方舟模型服务的能力升级,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。相比原有模型服务,模型接入支持(1)灵活升级接入模型的版本 (2)支持模型接入的调用监控(即将上线),未来还会支持保障更高并发度、更灵活的推理需求。请点击模型接入进行使用。当前功能已通过白名单方式对外开放。 使用前提「模型接入」列表中,存在1个及以上在线服务。 操作步骤接入点列表页登录火山方舟,单击左侧导航栏中的...
基于 Ray 的大规模离线推理
大数据离线推理大模型离线推理(Batch 推理)是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程,具有如下特点:1. 一次对一批数据进行推理,数据量通常是海量的,所以计算过程通常是离线计算;2. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;3. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;4. 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。 **关键挑战**...
模型的性能评估及优化
当用户想充分了解某个模型的推理效率时,【模型管理】提供了相应的性能评估功能,支持对格式为 SavedModel、TorchScript 的模型进行全面的耗时评估并且能给出对应的模型优化建议。 相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置。 存在未结束的评估任务时无法发起新...
基于 Ray 的大规模离线推理
大数据离线推理大模型离线推理(Batch 推理)是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程,具有如下特点:1. 一次对一批数据进行推理,数据量通常是海量的,所以计算过程通常是离线计算;2. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;3. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;4. 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。**关键挑战**...
GPU推理服务性能优化之路
以上架构是传统推理服务的常用架构。这种架构的优势是代码写起来比较通俗易懂。但是在性能上有很大的弊端,所能承载的QPS比较低。我们用了几个CV模型去压测,极限QPS也一般不会超过4。### 2.2.2 瓶颈分析由于以上架构的CPU逻辑(图片的前处理,后处理)与GPU逻辑(模型推理)在同一个线程内,所以会存在如下性能瓶颈:* 如果是单线程的模式,CPU逻辑与GPU逻辑相互等待,GPU Kernel函数调度不足,导致GPU使用率不高。无法充分提升QPS。这...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
《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 的部署演进大致可分为三个阶段:* 第一个阶段是完全基于 YARN 的离线资源管理,通过大规模使用 YARN 管理大数据集...
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》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...
将模型部署成服务
当用户需要将【模型管理】中的模型部署成线上服务时,可以在【在线服务】模块中创建服务,得到相应的 API 和示例代码即可调用模型进行推理。 相关概念模型管理 在线服务 操作步骤登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务】-【在线服务】进入列表页面。 单击列表页面左上方的【+ 创建服务】进入创建页面。 在创建页面填写相关参数,具体参数如下: 参数名称 参数说明 服务名称 填写服务的名称。 必填 。 支持1~200位可见字符,...
搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
本文主要介绍如何在云服务器实例中部署Stable Diffusion XL Turbo模型,并使用CPU加速文生图推理。 功能特色本实践使用了火山引擎第3代云服务器通用型g3i,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...
