字节跳动发布大模型训练云平台
社区干货
基于 Ray 的大规模离线推理
> 本文整理自字节跳动基础架构资深研发工程师王万兴在火山引擎开发者社区 Meetup 中的分享。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... 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 ...
火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!
火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 针对这个需求,字节跳动 AML 团队内部开发了火山引擎大模型训练框架 veGiantModel。基于 PyTorch 框架,veGiantModel 是以 Megatron 和 DeepSpeed 为基础的高性能大模型训练框架。其特点包括:* 同时支持 **数据并行** 、 **算子切分** 、 **流水线并行** 3 种分布式并行策略,同时支持 **自动化** 和 **定制化** 的并行策略;* 基于 ByteCCL 高性能异步通讯库,训练...
字节全家桶 | 字节扣子Coze打通飞书Lark,生成内容并保存至飞书文档
2月1日,字节跳动推出了GPT应用商店Coze扣子,你可以非常便捷、非常灵活的构建自己的AI应用。对标GPTs的字节Coze不仅仅让我们对大模型写Prompt,还可以使用插件、Workflow工作流来调用API,这样构建的AI应用/Bot就不仅... 开始模块中输入的内容丢给大模型去处理,大模型处理生成的内容返回给结束模块,可以试运行后发布为自己团队可见的正式版本Workflow。
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字节跳动发布大模型训练云平台-优选内容
字节跳动发布大模型训练云平台-相关内容
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本存储:背景与趋势在字节跳动,机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持模型的训练,我们建立了两大训练平台:... 相较于其前代模型,将模型参数缩小了 4 倍,但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的模型规模的同时利用更多的数据提升模型的性能。最近最新推出的 GPT-4 模型以及 Google 最近发布的第二代 PaLM 没有公...
字节跳动基于 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,它在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临着很大的挑战。![picture.image]... 发布后,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...
字节跳动罗旋:AI加持的数据飞轮,新一代数据价值探索方式
9月19日,2023火山引擎V-Tech数据驱动科技峰会上,火山引擎对数智平台DeVI进行了升级,并为旗下数据研发治理套件DataLeap、智能数据洞察DataWind两款产品增加AI能力。全链路拥抱大模型,降低消费门槛,让数据更加普惠。字节跳动数据平台负责人罗旋以《AI加持的数据飞轮:新一代数据价值探索方式》为主题,阐释了数据飞轮在字节跳动的经验沉淀。并从数据资产、数据生产、数据洞察等三个方面,解读了火山引擎数据产品特点,为企业的数据飞轮...
火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!
而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力,计算压力和通信压力。![]() The size of language model is growing at an exponential rate ([source](https://huggingface.co/blog/large-language-models))# 火山引擎大模型训练框架 veGiantModel针对这个需求,字节跳动 AML 团队...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 一下是一些较为突出的国内外大模型。## 2.1 国内大模型- **复旦-MOSS**- **百度-文心一言**- **科大讯飞-星火**- **阿里云-通义**- **字节跳动-云雀**- **智谱华章-智谱清言**- **华为-盘...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
字节跳动基础架构研发工程师-谢凯 **01****机器学习样本存储:背景与趋势**在字节跳动,机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持模型的训练,我们建立了两大训练平台:推... 相较于其前代模型,将模型参数缩小了 4 倍,但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的模型规模的同时利用更多的数据提升模型的性能。最近最新推出的 GPT-4 模型以及 Google 最近发布的第二代 PaLM 没有公...
从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路
它们大量应用机器学习模型进行服务优化,属于重度算力要求服务。视频处理、机器学习和大数据服务属于偏离线的服务,它们为推广搜离线训练、视频处理、数据报表提供数据处理支持,通常运行在 Hadoop、Mesos 等调度系统上。基于上述业务类型划分,云原生技术在字节跳动业务中的落地过程如下图所示:应用:DataLeap-找数助手、DataLeap-开发助手和DataWind-分析助手,为企业提供从数据资产的检索、到数据开发,再到数据应用的全链路AI能力...
火山引擎 DataLeap:揭秘字节跳动业务背后的分布式数据治理思路
字节的挑战与实践 首先来看一个问题:“一家公司,数据体系要怎么搭建?”* 方案一: **整体规划,系统架构驱动*** 方案二: **问题出发,业务价值驱动**在字节跳动,我们选择的是方案二,即... 大模型推理框架、训练、推理软硬件方案等角度为大家详细讲解如何打造 AIGC 新引擎** ,把握业务发展新风向。同时本次 Meetup 将 **首次为大家提供动手实操机会,现场体验火山引擎云原生产品** ,还有机会领取精美礼品...
