漏斗模型的推理方法有哪些
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... 该视频APP的使用方式与抖音类似,用户在使用该视频App时,可以通过在屏幕上进行[上滑]操作,来让当前视频跳转至下一视频。在这过程中,新用户会看到一个「上滑引导」的指示,该引导的主要作用是告知新用户:可以通过「上...
如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
大模型推理框架、训练/推理软硬件方案等技术实践,推出了一系列高性价的 AI 基础设施。为了让对 AIGC 感兴趣的开发者感受 AI 的魅力,本文将以 Stable Diffusion 模型为例,结合大模型企业常规工程化技术实践,演示如... 火山引擎镜像仓库 CR 支持基于 P2P 方式的大规模集群拉取:P2P 加速功能利用计算节点的带宽资源,可以进行节点之间镜像分发,减少对容器镜像存储的压力,从而大幅提升镜像拉取速度,减少应用部署时间。通过和开源社区合...
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
**为了更进一步促进大模型开源社区的发展,我们再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B 。****在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,**截至6月25日** ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6... 但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限,我们会在后续迭代升级中着重进行优化。**更高效的推理:**基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tuning)。... 我们从火山引擎方舟大模型平台中选取一个模型,这个步骤可以在选择模型后右上角的 API 调用中看到样例。
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漏斗模型的推理方法有哪些-优选内容
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开放的AI基建,让AI普惠更进一步
其次我们对模型开发做了深度开放,我们推出磐石训练引擎,大家可以在上面写代码,定义自己的网络结构,发起自己的训练;最后是针对来自于不同行业的客户,比如电商、广告等,我们支持不同的行业模板,大家可以根据自己行业特点定制自己的推荐系统。 最后我再呼应一下前面说的,今天正式发布了智能推荐平台和机器学习平台的多云部署解决方案,有哪些部署方式呢?首先成本最低的就是公有云部署方式;有些客户对网络隔离有需求,我们也支持VPC的部...
基于 Ray 的大规模离线推理
按权重切分就是将模型的同一层,把权重切开放到不同的 GPU 上,比如左下的图中,将 L0 的一部分权重 A0 放到 GPU 0 上,另外一部分权重 A1 放在 GPU 1 上,在推理的过程中,通过矩阵运算得到最终的结果。除了这两种方式以... 没有办法轻易地做到,主要是因为 Spark 和 Flink 一般绑定了比较固定的批/流的计算范式,在调度层面不够灵活。 **性能** 性能方面,由于是离线计算作业,我们希望它的吞吐和 GPU 的利用率能够越高...
基于 Ray 的大规模离线推理
按权重切分就是将模型的同一层,把权重切开放到不同的 GPU 上,比如左下的图中,将 L0 的一部分权重 A0 放到 GPU 0 上,另外一部分权重 A1 放在 GPU 1 上,在推理的过程中,通过矩阵运算得到最终的结果。除了这两种方式以... 没有办法轻易地做到,主要是因为 Spark 和 Flink 一般绑定了比较固定的批/流的计算范式,在调度层面不够灵活。 **性能**性能方面,由于是离线计算作业,我们希望它的吞吐和 GPU 的利用率能够越高越好。第...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
自然语言处理的许多最新进展都依赖于大型预训练语言模型。然而,这一领域的快速科学进步是不可能的没有开放获取的 LLM,这开放获取 LLM 的主要优势在于,研究人员可以在本地部署它们并在使用专有 API 无法实现的方式。... 最先进的开放访问语言模型需要多个高端 GPU 1 即使基本推理工作负载。要在更实惠的硬件设置上使用这些 LLM,必须压缩模型参数或将参数卸载到更便宜的存储,无论是 RAM 还是 SSD。最近的一些工作通过引入稀疏专家混...
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... Spark 云原生技术方案目前主流的使用方式包括 Spark Native 和 Google 开源的 Spark Operator 两种方式。两种方式殊途同归,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...
基于 Ray 的大规模离线推理
按权重切分就是将模型的同一层,把权重切开放到不同的 GPU 上,比如左下的图中,将 L0 的一部分权重 A0 放到 GPU 0 上,另外一部分权重 A1 放在 GPU 1 上,在推理的过程中,通过矩阵运算得到最终的结果。除了这两种方式以... 没有办法轻易地做到,主要是因为 Spark 和 Flink 一般绑定了比较固定的批/流的计算范式,在调度层面不够灵活。- **性能**性能方面,由于是离线计算作业,我们希望它的吞吐和 GPU 的利用率能够越高越好。第一点...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
模型训练的第二个痛点是偏管理上的。比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不同。在字节跳动的实践中发现,基础架构对性能或迭代效率有影响,但大部分情况下对算... 加速方式主要从计算、通信、显存三个角度考虑。在计算侧:因为 GPU 训练用的非常多,所以我们有一个高性能算子库,自主研发了很多中细粒度高性能算子,包括 norm、attention 等,这些算子的性能往往比好的开源实现有非...
【MindStudio训练营第一季】基于MindX的U-Net网络的工业质检实践作业
帮助开发者快速搭建深度学习和边缘推理的基础平台;“1”是优选模型库ModelZoo,为开发者提供了各个场景下经过调优的模型,开发者只需根据自身场景需要,按需下载即可;最后是面向行业应用的SDK,华为已经在昇腾社区发布... U-Net模型基于二维图像分割。在2015年ISBI细胞跟踪竞赛中,U-Net获得了许多最佳奖项。论文中提出了一种用于医学图像分割的网络模型和数据增强方法,有效利用标注数据来解决医学领域标注数据不足的问题。U型网络结构也...
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》... Spark 云原生技术方案目前主流的使用方式包括 Spark Native 和 Google 开源的 Spark Operator 两种方式。两种方式殊途同归,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...
