一种模型推理加速的装置
社区干货
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
上图是一个较为完整的文生图模型推理业务架构示意图,展示了一个在线推理业务在训练好模型后的业务部署流程:通过 CI/CD 流程,我们可以快速完成从代码提交到编译构建、容器镜像制作和发布的整个流程。如图所示,... 推出镜像加速方案,**将镜像拉取用时从小时级降低到分钟级**,帮助用户大幅提升效率、降低云成本。下面我们通过一个 Stable Diffusion 容器镜像,来整体演示/体验这一方案。步骤一:快速构建镜像==========...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
上图是一个较为完整的文生图模型推理业务架构示意图,展示了一个在线推理业务在训练好模型后的业务部署流程:通过 CI/CD 流程,我们可以快速完成从代码提交到编译构建、容器镜像制作和发布的整个流程。如图所示,开发... 推出镜像加速方案,**将镜像拉取用时从小时级降低到分钟级**,帮助用户大幅提升效率、降低云成本。下面我们通过一个 Stable Diffusion 容器镜像,来整体演示/体验这一方案。## 步骤一:快速构建镜像首先我们需要...
【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... **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。...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端 GPU 的情况下难以运行。在这项工作中,我们研究了在加速器内存有限的消费类硬件上运行大型 MoE 语言模型的问题。我们建立在参数卸载算法和提出一种新颖的策略,通过利用 Innate 来加速卸载使用此策略,我们可以在桌面硬件和免费层 Google Colab 实例上运行混合量化的 Mixtral-8x7B。尽管 LLM 参数是公开可用的,但由于它们规模。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...
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【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... **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。...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端 GPU 的情况下难以运行。在这项工作中,我们研究了在加速器内存有限的消费类硬件上运行大型 MoE 语言模型的问题。我们建立在参数卸载算法和提出一种新颖的策略,通过利用 Innate 来加速卸载使用此策略,我们可以在桌面硬件和免费层 Google Colab 实例上运行混合量化的 Mixtral-8x7B。尽管 LLM 参数是公开可用的,但由于它们规模。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...
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。 ,实现了对Llama模型的量化、推理部署功能。旨在实现开源大模型运行于... 用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境: Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大...
边缘推理概述
使用自定义模型创建自定义模型 为模型创建版本 部署自定义模型 支持的框架边缘推理兼容以下深度学习框架: TensorRT:适用于 NVIDIA GPU 平台的,用来加速深度学习模型的运行。TensorRT 可以将模型优化以获得更高的吞吐量和较低的延迟。特别适用于Jetson Nano 或 Xavier 这样的设备。 ONNX:是一个开放的模型格式,支持许多不同的深度学习框架,如 PyTorch、TensorFlow、Caffe 等。ONNX 可以让这些框架互相转化模型,提供了一种跨框架、...
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]... 这两种方式一种是 Low-level、一种是 High-level,对于 Ray 来说都是推荐用户使用的。 **基于 Ray 构建大模型推理框架**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...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
提供Diffusion推理训练全流程,简单方便的使用各种扩散模型生成图像、音频,也可以非常方便的使用各种噪声调度器,用于调节在模型推理中的速度和质量。目前,Diffusers已经支持SDXL 1.0的base和refiner模型,可生成1024 × 1024分辨率的图片。 软件要求GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.0为例。Pytorch使用CUDA进行...
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》... 第一种是平滑迁移,无需修改 YARN 的提交方式,通过 Yodel 提交给 Kubelet 或者 Gödel 进行调度,另一种是 Spark Native Submit,通过 Arcee 提交到调度系统上。这里需要解释的概念是:Gödel 是字节自研的分布式资源调...
