推理奇函数加常数模型
社区干货
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM... **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:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。...
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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。**:基于自然...
集简云7月新增/更新:新增1大产品,13大功能,集成8款应用,更新19款应用,新增100多个动作
ChatGLM内置模型更新 **应用新增** 新增应用:鑫资产 新增应用:小望电商通 新增应用:伯俊科技新增应用:Cohere新增应用:奥哲有格新增应用:浦发银行新增应用:Mo... 常量数值进行公式计算,无需手动填写**将表格字段类型设置为公式字段,并输入函数公式,定义其与其他单元格的运算和逻辑关系,可以使该字段的值根据公式字段计算展示,无需再手动计算填写。例如:您可以在薪酬...
GPU推理服务性能优化之路
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。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得... 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...
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推理奇函数加常数模型-优选内容
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基于 Ray 的大规模离线推理
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、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生... 支持更大模型:可以在现有的硬件基础上,支持更大模型的离线推理;2. 降低成本:把现有的模型经过切分之后,放到显存比较小的卡上,可以降低一部分的成本,那么更高端的卡就可以出让给训练,毕竟训练会更加消耗资源;3. ...
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... 支持更大模型:可以在现有的硬件基础上,支持更大模型的离线推理;1. 降低成本:把现有的模型经过切分之后,放到显存比较小的卡上,可以降低一部分的成本,那么更高端的卡就可以出让给训练,毕竟训练会更加消耗资源;1...
基于 Ray 的大规模离线推理
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、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离... 支持更大模型:可以在现有的硬件基础上,支持更大模型的离线推理;2. 降低成本:把现有的模型经过切分之后,放到显存比较小的卡上,可以降低一部分的成本,那么更高端的卡就可以出让给训练,毕竟训练会更加消耗资源;3. ...
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]... 支持更大模型的离线推理;- **优势二:降低成本**:把现有的模型经过切分之后,放到显存比较小的卡上,可以降低一部分的成本,那么更高端的卡就可以出让给训练,毕竟训练会更加消耗资源;- **优势三:空分复用**:目前...
其他函数
此函数允许您获取调用其的块的大小。 materialize(x)将一个常量列变为一个非常量列。 在ClickHouse中,非常量列和常量列在内存中的表示方式不同。尽管函数对于常量列和非常量总是返回相同的结果,但它们的工作方式可... 使用外部模型计算。 接受模型的名称以及模型的参数。返回Float64类型的值。 throwIf(x)如果参数不为零则抛出异常。
用户定义函数 UDF
该表达式必须由函数参数、常数、运算符或其他函数调用组成。 语法SQL CREATE FUNCTION name AS (parameter0, ...) -> expression 限制函数的参数数量没有限制。限制条件: 函数名必须是具有唯一性,不得与现有的用户... 使用示例 示例1: 此 UDF 示例将添加此表中每一行的值并输出结果。 创建 UDF 所需的数据库和表 在创建Python UDF之前,您必须指定数据库名称和表。 SQL CREATE DATABASE test; CREATE TABLE test.test_udf_int( ...
函数配置
更新函数配置信息后,需重新发布才能生效。 计算模式【邀测·申请试用】函数默认使用 CPU 实例,当使用容器镜像部署函数时,支持将函数的计算模式设置为 GPU 加速。更多介绍请参见 Serverless GPU。 说明 GPU 实例和 CPU 实例相互独立,函数创建完成后不支持切换。 CPU 实例:传统函数使用 CPU 实例,可支持基础计算场景。 GPU 加速:擅长执行高度线程化的并行处理任务(大规模计算任务),适用于 AI 模型推理、AI 模型训练、音视频加速...
JSON 函数
在Yandex.Metrica中,用户使用JSON作为访问参数。为了处理这些JSON,实现了一些函数。(尽管在大多数情况下,JSON是预先进行额外处理的,并将结果值放在单独的列中。)所有的这些函数都进行了尽可能的假设。以使函数能够尽快的完成工作。我们对JSON格式做了如下假设: 字段名称(函数的参数)必须使常量。 字段名称必须使用规范的编码。例如:visitParamHas('{"abc":"def"}', 'abc') = 1,但是 visitParamHas('{"\\u0061\\u0062\\u0063":"d...
部署自定义的 yolo 模型
本教程以 tiny-yolov3 模型为例,介绍如何在边缘智能创建自定义推理模型,并在边缘一体机上部署相应的模型服务。此外,本教程提供了一份示例代码,可用于验证模型服务是否正常工作。 准备工作在边缘智能创建自定义模型... 为自定义模型创建一个版本。 单击 版本管理 页签。 单击 新建版本。 在 新建版本 对话框,完成相关操作的设置。名称:设置为 1.0。 文件:单击添加图标,然后选择模型文件夹1。这时,系统会读取文件夹 1 中的文件。确认...
