自己写模型推理软件有哪些
社区干货
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
上述架构的优势是代码写起来比较通俗易懂,但在性能上有很大的弊端,所能承载的QPS比较低。通过在CV域的模型上进行压测,我们发现推理QPS很难达到5,深入分析发现造成这一问题的原因如下:(1)单线程模式下,CPU逻辑与G... 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|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》... Arcee 定义了 ArceeApplication 和 ArceeCommand 两种资源类型。ArceeApplication 用于描述具体的作业,ArceeCommand 描述用于作业的操作;Webhook 模块,主要用于 Application / Pod 的配置注入和校验;Application M...
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... **Webhook** 模块主要用于 Application / Pod 的配置注入和校验; **Application Manager** 负责作业的生命周期管理; **PodSetManager** 是作业资源管理; **EngineManager** 是引擎管理,用于实现一些引擎定制能...
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... 假如我们只有两个 GPU,模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Execut...
特惠活动
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自己写模型推理软件有哪些-相关内容
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... 并确保新版本的GCC不会对系统的稳定性和已安装的软件产生不良影响。 sudo apt updatesudo apt install -y gcc 执行如下命令,安装oneCCL。 git clone https://github.com/oneapi-src/oneCCL.git /tmp/oneCCL...
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》... Arcee 定义了 ArceeApplication 和 ArceeCommand 两种资源类型。ArceeApplication 用于描述具体的作业,ArceeCommand 描述用于作业的操作;Webhook 模块,主要用于 Application / Pod 的配置注入和校验;Application M...
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... **Webhook** 模块主要用于 Application / Pod 的配置注入和校验; **Application Manager** 负责作业的生命周期管理; **PodSetManager** 是作业资源管理; **EngineManager** 是引擎管理,用于实现一些引擎定制能...
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...
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...
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。
创建推理接入点
模型推理能力介绍模型推理支持用户调用模型广场上的模型与精调后的模型进行推理,模型推理支持: 灵活升级接入模型的版本 支持模型推理接入点的调用监控 支持通过购买模型单元,保障更高并发度、更灵活的推理需求 模型推理使用入口您可以创建模型推理接入点来开始模型推理。模型推理接入点创建有3个入口,点击创建按钮后,在弹出的表单中,填写相应信息,信息填写完毕后,点击【新建】,即可完成在线服务推理接入点的创建。 入口 1:登录...
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... 假如我们只有两个 GPU,模型切了两组,任务目标是处理三个数据样本。在使用 Spark 的情况下,需要启动两个 Executor 分别加载第一个模型分组的参数并处理 3 个数据样本,处理后把数据写到外部存储中;接下来两个 Execut...
GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,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... 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...
