以上问题使得 如果推理服务想要支撑更多的流量,只能做横向的增加服务实例数,伴随着成本的上涨。## 2.2 自研推理服务统一框架kubeai-inference-framework针对以上问题,KubeAI的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中: **CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU进程则主要负责执行CUDA Kernel 函数,即模型推理** 。为了方便模型开发者更快速地接入我们的优化方案,我们基于Python开发了一个CPU与GPU进程分离...
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杂环境中表现出色,与开源模型存在显著差距。而另一方面,v0.2 版本的 ChatGLM2 ... 然而在需要逻辑推理的 情景猜谜(LTP)上性能却下降不少。而另一方面,进行了代码训练的 wizardcoder 的表现却并不是很好。我们的推测是,代码训练的单轮格式减弱了其多轮能力。因此,用代码数据训练,可以提高部分能力,...
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。**更开放的协议:**ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。如果您发现我... 相比于初代模型,ChatGLM2-6B 多个维度的能力都取得了提升,以下是一些对比示例。更多 ChatGLM2-6B 的可能,等待你来探索发现!**数理逻辑**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-c...
> 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... 而当前的 Quota Check 逻辑则导致此部分资源无法使用,任务一直在上层排队。可以通过以下几个手段解决这个问题:+ 通过 Spark.kubernetes.allocation.batch.size 参数来控制每批拉起的 Pod 数量;+ 通过 Spark...
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。**更开放的协议:**ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放,在获得官方的书面许可后,亦允许商业使用。如果您发现我... 相比于初代模型,ChatGLM2-6B 多个维度的能力都取得了提升,以下是一些对比示例。更多 ChatGLM2-6B 的可能,等待你来探索发现!**数理逻辑**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-c...
能够直接为企业创造巨大的用户价值和商业价值。回顾历史,每次技术大变革,都会带来体验创新的巨大机会。现在,大模型已经当仁不让地捧起了技术创新和体验创新的接力棒。”大模型的语言对话能力,第一次能够让机器去适... 选择合适的大模型、做好提示工程、对接好插件和工具链,是三个关键。 首先,在选择合适的大模型之前,需要制定可量化的评估指标。是关注模型的逻辑推理能力?还是文本生成能力?还是风险控制能力?有了量化的评估指标作为...
1. 场景概述 在商业社会中 5% 的客户留存率增长意味着公司利润 30% 的增长,而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的 3 倍。所以在客户生命周期管理的分析框架下,用户离网阶段,采用营销手段赢回高价值用户,往往也是... 重点介绍了决策树在实际案例中的应用。本案例通过客户的交易信息数据挖掘出对流失影响的信息,从而加强对客户的运营和营销,减少不必要的客户流失。 2. 建模方法论 关于如何进行建模解决客户流失问题,业界已经有不少...
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模型大小迅猛增长。从上图中可以看到,过去几年机器学习领域的模型参数增长非常迅猛,而相比于模型参数的增长,GPU 算力的提升相对较慢,两者之间就形成了越来越大的 Gap。这就带来一个问题,在进行推理或者训练时,GPU ... 第二点是在推理侧,应当尽量减少数据 IO 等待,避免 IO 导致 GPU 空闲,最大化提高 GPU 使用率。第三点是结合资源弹性,释放掉利用率较低的 GPU,从而提高整理利用率。 **案例**![picture.image](https://...
基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA Stream流:Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上。典型的CUDA代码执行流程:a.将数据从Host端copy到Device端。b.在Device上执行kernel。c.将结果从Device段copy到Host端。以上流程也是模型在GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服...
传统批发零售和实体门店等业务群体提高订单处理效率和商业经营效益。官网:https://www.wsgjp.com.cn/**可用执行动作*** 查询客户信息(往来单位)* 查询商品可销售库存* 查询销售退货单*... 是阿里云推出的一个超大规模的语言模型,功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。现已接入集简云内置应用,与集简云数百款应用进行连接,实现能够跟人类进行多场景交互。官网:https:/...
**谷歌下一代通用大语言模型**PaLM(内置)是集简云提供的内置应用,无需注册即可限时免费使用谷歌PaLM 2模型。PaLM2拥有强大的语言理解、生成和翻译能力,擅长常识推理、数学逻辑分析,且部分能力超越了GPT-4。... 用友商业创新平台YonBIP是用友采用新一代信息技术,按照云原生、元数据驱动、中台化和数用分离的架构设计, 涵盖平台服务、应用服务、业务服务与数据服务等形态,集工具、能力和资源服务为一体,服务企业与产业商业创新...
他们无一不是要把自己的模型能力给建起来。” 一些观点认为“大家不要先做模型,先做应用”。谭待看来,这是有一点危险的。因为,未来某个应用中的某些能力,说不好就会直接被模型内化掉,也就失去了竞争壁垒。 模型本身的基础能力完善之后,在落地应用上面还有很多的问题需要解决,比如训练的成本问题,包括将来更高的推理负载。再比如推理时,还要考虑到终端用户和商业逻辑,不管是个人付费,还是传统广告方式,收入提升都是有天花...