自己写模型推理软件哪个好
社区干货
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
KubeAI以模型为主线提供了从模型开发,到模型训练,再到推理(模型)服务管理,以及模型版本持续迭代的整个生命周期内的解决方案。在数据方面,KubeAI提供基于cvat的标注工具,与数据处理及模型训练流程打通,助力线上模... 我们将现有pth格式模型通过转成TensorRT格式,并开启FP16,在推理阶段取得了更好的QPS提升,最高可到10倍提升。TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
> 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... 最终都是调用 Spark-submit 命令行工具。不同的是,Google 的 Spark Operator 支持了更加丰富的语义,通过 Operator 和 Mutatingwebhook 的方式注入了更加丰富的、贴近 K8s 的 Feature。字节 Spark 云原生技术方案...
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》... 最终都是调用 Spark-submit 命令行工具。不同的是,Google 的 Spark Operator 支持了更加丰富的语义,通过 operator 和 mutatingwebhook 的方式注入了更加丰富的、贴近 K8s 的 feature。字节 Spark 云原生技术方案...
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... 比如在离线的 Bach 推理等。还有一个特点是能够支持 Pipeline 的执行模式,可以将数据的 Block 划分为不同的 Window,大大加速了整个并行计算的执行。总之,Ray Datasets 是一个非常实用的数据处理工具,可以帮助我们更...
特惠活动
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自己写模型推理软件哪个好-相关内容
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... 您还需要为该模型创建并发布版本,才可以使模型生效。相关操作,请参见为自定义模型创建版本。 配置说明配置项 子配置项 说明 名称 N/A 为模型设置名称。输入要求如下: 只能使用汉字、英文大小写字母、数字、下...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
是最新的图像生成模型,与之前的SD模型(stable 1.5和 stable 2.1)相比,SDXL提供更有艺术感、更真实的图像。 Diffusers Diffusers库是Hugging Face推出的一个操作扩散模型的工具箱,提供Diffusion推理训练全流程,简单... 用于调节在模型推理中的速度和质量。目前,Diffusers已经支持SDXL 1.0的base和refiner模型,可生成1024 × 1024分辨率的图片。 软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 Pytorch:开源的...
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...
边缘推理概述
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。
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... 比如在离线的 Bach 推理等。还有一个特点是能够支持 Pipeline 的执行模式,可以将数据的 Block 划分为不同的 Window,大大加速了整个并行计算的执行。总之,Ray Datasets 是一个非常实用的数据处理工具,可以帮助我们更...
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]... 比如在离线的 Bach 推理等。它还有一个特点是能够支持 Pipeline 的执行模式,可以将数据的 Block 划分为不同的 Window,大大加速了整个并行计算的执行。总之,Ray Datasets 是一个非常实用的数据处理工具,可以帮助...
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
本文主要介绍在云服务器实例中部署meta-llama/Llama-2-7b-hf模型并使用CPU进行推理,以及通过Intel xFasterTransformer实现推理过程加速的方案。 背景信息Llama-2-7b-hf模型Llama 2是Meta公司开源的一个预训练和微调... 为目标实例安装依赖工具、软件。登录目标实例。 执行如下命令,为目标实例安装Git、Python及pip。 apt install -y git python3 python3-pip 执行如下命令,检查实例GCC版本。 gcc --version若版本不低于10,请继续...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的量化,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模型量化工具,同时也提供了部署和运行量化后模型的de... 使用说明下载本文所需软件需要访问国外网站,建议您增加网络代理(例如FlexGW)以提高访问速度。您也可以将所需软件下载到本地,再上传到GPU实例中,具体请参考本地数据上传。 操作步骤步骤一:准备环境创建GPU计算型...
查看并管理推理接入点
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...
