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哈罗德多马模型推理

GPU云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,适用于机器学习、视觉处理等多种场景

社区干货

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。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7...

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。![1280X1280.PNG](ht... 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。同时平台也提供监控、告警、日志等功能。通过火山引擎一站式云原生机器学习平台,就可以实现开发过程标准化。这里我举...

火山引擎开发者社区技术大讲堂第二期 QA 回顾第四弹 —— 火山引擎 AutoML

#### Q:AutoML 是火山引擎的一个平台吗?对, 我们是在把 AutoML 做成一个平台,不过更多的是一个内部的平台,让我们内部的创作者和模型开发人员可以很方便地利用这个平台去做模型的量化上线。同时我们也会进行一些外部客户的服务。所以大家可以去关注火山引擎的这个产品。#### Q:火山引擎的 AutoML 有供开发者可用的项目吗?对于端上的推理引擎,除了 tflite 外,火山是否也有自研的?是否有供开发者使用的呢?我们在端上推理这块有自...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

人脸检测模块使用了OpenVINO™ Toolkit中的人脸检测模型,可以对每个关键帧进行实时的检测人脸,此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribution of OpenVINO™ Toolkit中的行为识别... 行为识别使用了TensorFlow进行训练得到的行为识别模型,对关键帧预处理后输入到模型中进行推理然后得到预测的结果,并且将结果进行标注展示给监控人员,如下是部分代码。```#加载模型model = tf.keras.models.loa...

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哈罗德多马模型推理-优选内容

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的生成文本模型集合,规模从70亿 ~ 700亿参数不等。本实践使用该模型集合中的7b(70亿)参数规模,且转换为HF格式的模型。更多详情,可查看meta-llama/Llama-2-7b-hf。 xFasterTransformerIntel xFasterTransformer 是In...
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...
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
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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
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哈罗德多马模型推理-相关内容

【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... 允许更多轮次的对话。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...

人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文

将多元数据结构化,并用人类熟悉的方式去沟通和互动。而认知智能则是从类脑的研究和认知科学中汲取灵感,结合跨领域的知识图谱、因果推理、持续学习等,赋予机器类似人类的思维逻辑和认识能力,特别是理解、归纳和应用... 前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。  为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自然语言处理技术,笔者总结了2021年自然语言处理的一些经典案例...

开通管理

免费额度消耗完后可在开通管理页中开通模型,并继续付费使用,开通服务后仍优先消耗剩余免费额度 已开通 已正式开通模型服务 邀测中 当前模型为邀测阶段,暂无法支持自助开通使用,如需正式开通使用的,请提交工单联系我们。 免费额度说明每个模型提供一定额度的免费调用量,免费额度消耗完后可在开通管理页中开通模型,并继续付费使用,开通服务后仍优先消耗剩余免费额度 调用限制模型推理限制 当前对每个模型设置了RPM(Requests Per Mi...

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如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion

火山引擎提炼了字节跳动多年云原生机器学习、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,演示如何在火山引擎云上部署用户自己的 Stable Diffusion 服务。## Stable Diffusion 环境依赖如果想把 Stable Diffusion 部署在云端,用户一般需要用到以下产品及服务:- ...

【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差

可以产生许多创新性的工作。近期受到广泛关注的 AutoGPT、BabyAGI 和 AgentGPT 便是这方面的尝试。 然而,哪些模型更适合作为 agent,其表现又如何?据我们观察,至今还没有一个合适的评测能够去衡量。因此,我们提出了 **AgentBench**。这是一个多维演进基准测试,包括 8 个不同环境,可以用来评估 LLMs 在多回合开放式生成环境中的推理和决策能力。经过对 25 个语言模型的测试,我们发现:顶级商业语言模型在复...

开放的AI基建,让AI普惠更进一步

火山引擎和 NVIDIA 也已开展了许多合作,并在推荐系统、推理引擎、自动驾驶等多个领域都取得成果;双方还针对初创企业打造 “火山引擎 × NVIDIA 初创加速计划”,赋能更多合作伙伴。 本文内容根据三位嘉宾演讲实录整... 还有一个是超大模型模型并行框架veGiantModel;最后是存储方面,在机器学习调研中有可能要处理很大的文件,也有可能处理很多小文件,同时算法工程师对存储灵活性要求也很高。我们主要通过两个产品来解决大家的痛点,一...

【MindStudio训练营第一季】MindStudio 专家系统随笔

# 简介**专家系统**(Mindstudio Advisor) 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、算子场景的瓶颈分析模型,包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库,以及基于生态开发者开发的生态知识库。![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/20221205/16702120...

图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文

# 引言作为一个专注于NLP的算法技术团队,我们一直致力于知识智能在各业务场景的价值落地,随着NLP技术的逐渐演变:从词表为王到词向量,再到以BERT为代表的预训练模型,再到最近横空出世的ChatGPT,让“技术赋能业务”... 两个模型使用各自任务loss进行训练。在训练关系模型时,直接把正确的entity span及其label丢给relation model去学习;在推理阶段,则是将实体模型预测出的实体span输入到关系模型中去预测关系标签。### 联合抽取##...

模型的性能评估及优化

当用户想充分了解某个模型推理效率时,【模型管理】提供了相应的性能评估功能,支持对格式为 SavedModel、TorchScript 的模型进行全面的耗时评估并且能给出对应的模型优化建议。 相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置。 存在未结束的评估任务时无法发起新...

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