漏斗模型的推理原理图
社区干货
字节实战案例:如何利用A/B实验提升产品用户留存
产品增长中最为经典的模型为AARRR漏斗模型,该模型追求最大化拉新,第一步“获客”(Acquisition)环节最为受到重视,而后在“激活、留存、营收、推荐”环节中不断优化转化率,实现用户增长。 但当流量红利见顶,用... 由于当前的上滑引导由静态的手指图片及提示文案组成,展现时间比较短,整体上并且没有呈现出很明显的“提示上滑”的效果。这就意味着因新用户很可能看不懂这个提示,进而并没有学会如何使用该APP,也就无法体验到产品的...
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通过搭建超大规模实验平台与超大规模推理平台,跑通技术与产品的迭代闭环,实现模型能力与用户交互量的极速增长。
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漏斗模型的推理原理图-相关内容
针对算法工程师的快速入门
训练任务编排和调度等能力完成模型的高效迭代。 从 0 开始,在机器学习平台上完成从原始数据到模型训练的完整流程。 下文将以 CIFAR-10 数据集的图片分类任务为范例,演示机器学习平台的核心功能。 相关概念 AK / SK... 具体的原理和使用限制请参考训练代码如何访问 TOS。 准备镜像 平台支持的镜像来源一共有 3 种,这 3 种均可以在后文中介绍的【开发机】、【自定义训练】模块中使用。具体如下: 预置镜像:机器学习平台预置了 Tensor...
4个数据驱动用户增长的痛点背后,有3套最优解
我先举个大家都比较熟悉的增长模型。当我们提到“用户增长”时,脑子里会蹦出很多概念,最先出现的可能是上图中的AARRR漏斗模型,通过这个模型可以评估出用户不同的生命周期和阶段。 step1. 引流是用户增长的源头活水,我们会注重高效投放,精准引流; step2.转化是用户增长的核心,要让用户快速领略产品核心价值; step3. 留存是用户增长的坚实基础,不断在流量池中沉淀用户的企业才能做大。我认为 用户留存始于价值,久于习 惯; step4...
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。 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... 首页summary报告: 模型香吐率运行时间、芯片利用率、切分策略评估,以及各个调优知识库TOP问题;- 3. 计算图分析: ub融合、aipp融合、transdata等;- 4. 模型算子性能瓶颈分析:模型算子带宽&算力利用率;- 5. a...
模型发布公告
本文介绍了火山方舟大模型服务平台的新模型发布记录与特性,欢迎体验。 产品功能更新公告请见:产品更新公告 20240515 模型提供方 模型名称 模型类型 模型版本 版本说明 调用说明 字节跳动 Doubao-pro-4k 对话模型 240515 新发布 截止发布时间效果最好的主力模型,适合处理复杂任务,在参考问答、总结摘要、创作、文本分类、角色扮演等场景都有很好的效果。支持4k上下文窗口的推理和精调。调用指南请参考 Doubao API 调用指南 字节跳...
我与Stable Diffusion的“缘” 主赛道 | 社区征文
Stable Diffusion是一种潜在的文本到图像扩散模型,能够生成逼真的图像,只需任何文本输入,就可以自主自由创造漂亮的图像,使众多不会拍照的人在几秒钟内创造出惊人的图片。StableDiffusion可以生成不同的图片风格,比... 我们是通过利用 OpenVINO 的异步推理功能,实现了预处理、推理和后处理阶段的并行执行,从而提高了整体图像生成 Pipeline 的并行性。具体使用 OpenVINO 异步推理功能创建独立的推理请求,将每个图像处理阶段异步化,使...
GPU推理服务性能优化之路
# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键... CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。CUDA的架构中引入了主机端(host, cpu)和设备(device, gpu)的概念。CUDA的Kernel函数既可以运行在...
产品更新公告
不同特性的模型在相同问答场景下的回复; 新增prompt优化选项,让大模型配合您提供更准确、更具情境感的指导词,使大模型在角色塑造和任务场景中提供更优质的回复; 支持图片上传,结合豆包大模型对图片理解的能力,以实现更贴切、更精准的回复,为您带来更优的体验; 模型体验介绍 模型仓库 新发布模型仓库,现在您可以通过模型仓库更好地管理精调模型; 同时,以模型为中心,您可以发起增量训练、发起效果评测、创建推理服务等,以满...
基于 Ray 的大规模离线推理
大模型离线推理的关键挑战 — GPU Memory Wall第一个挑战是内存的挑战,机器学习的模型越来越大,尤其是继 Transformers 类的模型后,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 内存可能放不下,需要对模型进行切分。