d-s证据推理模型
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
包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调... PythonSDK 等开发方式。往下一层我们提供了丰富的机器学习功能,包括数据标注、开发机、Job 化训练、离线批量推理、Kubeflow Pipeline 等。平台底层接入了不同的训练框架,提供不同的加速方案。同时平台也提供监...
2023 年大模型技术基础架构盘点与开源工作速览|社区征文
领略一些至关重要的大模型技术架构与优秀开源工作。 # 一、模型基本架构在模型架构方面,国内外的大模型普遍为 Transformer 架构。Transformer 的整体主要分为 **Encoder 和 Decoder** 两大部分。 
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百川智能受邀出席英伟达GTC 2024并做主题演讲,分享大语言模型推理系统的研究进展
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。 **能够更加准确、高效地完成任务。**语言理解、知识表示、推理决策、学习记忆、感知计算、多模态理解和人机交互等...
加速3.47倍!火山引擎助力AIGC突破性能瓶颈
AIGC(AI-Generated Content 人工智能生成内容)一经推出火爆全网,各种画风和产品形态频频出现且快速演进。以Stable Diffusion模型为例,一次完整的预训练大约需要在128张A100计算卡上运行25天,用户付费上百万,高额的研发费用是用户的痛点之一。同时,AIGC产品演进快速,对性能和资源提出更高要求。火山引擎云服务,为此类问题提供了解决方案,推动AIGC产业的发展。火山引擎打造同时支持训练加速与推理加速的自主研发高性能算子库,在全...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
Apache 软件基金会的官方全球系列大会 CommunityOverCode Asia(原 ApacheCon Asia)首次中国线下峰会将于 2023 年 8 月 18-20 日在北京丽亭华苑酒店举办,大会含 17 个论坛方向、上百个前沿议题。字节跳动云原生计... 主要负责大规模云原生批流一体 AI 模型训练引擎,支撑了包括抖音视频推荐、头条推荐、穿山甲广告、千川图文广告等业务。 #### 字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践**刘畅 字节跳动基础架构工程师****张永...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926051&x-signature=rxKkrshSoC77Rl1NpYEntinVzV8%3D)图片来源:AI and Memory Wall *我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory W... 这是一款 Habana Lab 公司的 AI 推理卡,是一个很典型的 ASIC 架构,架构很简洁,也很 AI 专用。 **支持32K的上下文窗口,并且支持全球180多个国家和地区的 38 种语言。有着强大的推理性能。**Gemini是谷歌目前规模最大、能力最强的大模型,而Gemini Pro是 Gemini 模型的通用版本,是最均衡...
2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文
(https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7ef3470eb9f34efd8d394a2eb2e810e4~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image?)### 起步阶段十四万字的整理看起来字数不怎么多,但是花费了我巨多的时间:比如**沈奕斐老师的社会爱情思维课**我花费了八个小时来记录两个小时的老师的干货输出;奇葩说中的老师演讲大部分也在两个小时时间短的我可能花费了五个小时,时间长的我整整花费了三天时间去理解转换记录到文档中.....这些老师...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839667&x-signature=1MtyXBVoPyGedhCqNbF7H9Wdf8o%3D)# 🐟一.学习总结和参与项目人工智能(AI)已经逐渐成为当今科技领域最热门的话题。在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了,我也是AIGC的深度依赖者。(当然写文不会用...
GPU推理服务性能优化之路
包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架,以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈,我们还梳理了各种实战优化技巧,比如CPU与GPU分离,TensorRT开启半精度优化,同模型混合部署,GPU数据传输与推理并行等。下面从理论,框架与工具,实战优化技巧三个方面介绍下推理服务性能优化的方法。# 二、理论篇## 2.1 CUDA架构