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商业案例逻辑推理模型分析

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

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GPU推理服务性能优化之路

模型去压测,极限QPS也一般不会超过4。### 2.2.2 瓶颈分析由于以上架构的CPU逻辑(图片的前处理,后处理)与GPU逻辑(模型推理)在同一个线程内,所以会存在如下性能瓶颈:* 如果是单线程的模式,CPU逻辑与GPU逻辑相互... 另外一个是模型运行期。a.网络构建期 i.模型解析与建立,加载onnx网络模型。 ii.计算图优化,包括横向算子融合,或纵向算子融合等。 iii.节点消除,去除无用的节点。 iv.多精度支持,支持FP32/FP16/i...

【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差

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,...

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》... Worker 关系中仔细分析了各种 Executor、Worker 退出的情况。通过在容器环境中实现 Executor 优雅退出,捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态。* **通过 Quota 解决大量 Pend...

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... Worker 关系中仔细分析了各种 Executor、Worker 退出的情况。通过在容器环境中实现 Executor 优雅退出,捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态 。* **通过 Quota 解决大量 ...

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商业案例逻辑推理模型分析-优选内容

案例】⁣商业银行客户流失预测
一、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,往往也是反映企业及... 本案例结合银行客户流失数据预测案例,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,从而加强对客户的跟踪和营销,减少不必要的客户流失。 二、问题建模关于如何进行建...
GPU推理服务性能优化之路
模型去压测,极限QPS也一般不会超过4。### 2.2.2 瓶颈分析由于以上架构的CPU逻辑(图片的前处理,后处理)与GPU逻辑(模型推理)在同一个线程内,所以会存在如下性能瓶颈:* 如果是单线程的模式,CPU逻辑与GPU逻辑相互... 另外一个是模型运行期。a.网络构建期 i.模型解析与建立,加载onnx网络模型。 ii.计算图优化,包括横向算子融合,或纵向算子融合等。 iii.节点消除,去除无用的节点。 iv.多精度支持,支持FP32/FP16/i...
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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...

商业案例逻辑推理模型分析-相关内容

商业银行客户流失预测

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... 本案例结合银行客户流失数据预测案例,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...

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... Worker 关系中仔细分析了各种 Executor、Worker 退出的情况。通过在容器环境中实现 Executor 优雅退出,捕获退出信号并自动做 cudaDeviceSync,防止离线退出导致 MPS 处于未定义状态 。* **通过 Quota 解决大量 ...

得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践

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GPU逻辑相互等待,GPU Kernel函数调度不足,导致GPU使用率不高,无法充分提升服务QPS。这种情... 在Python推理服务中开启多线程反而会导致GPU Kernel Launch线程频繁被CPU的线程打断,所以GPU算力也会一直“萎靡不振”,持续低下。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...

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集简云5月新增/更新:新增6大功能,21款应用,更新17款应用,新增近160个动作

**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...

火山引擎谭待:多云多模型,迎接体验创新的新时代

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...

集简云8月新增/更新:新增13大功能,集成44款应用,更新17款应用,新增近600个动作

文档分析、学习助手等。12**浏览器页面操作页面内容读取(增强版本)**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu8... 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:/...

火山引擎携手高榕创投,共同探索大模型带来的商业新增长

近期,火山引擎邀请高榕创投及榕汇超过30+创新企业走进火山引擎,围绕“大模型能力如何赋能核心业务环节,助力实现商业新增长”以及“大模型时代的超级 APP 需要具备哪些先决条件”等话题进行研讨,同时也对字节在大模... ——高榕创投合伙人 韩锐 02模型与算力:超级APP涌现的前提 2023年6月,火山方舟大模型服务平台正式上线,提供模型训练、推理、评测、精调等一系列功能及服务。火山引擎智能算法负责人兼火山方舟负责人吴迪在分享时预...

【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%

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...

干货|从用户分群,看企业营销如何找到“最佳”受众

我们可以通过 **“5W2H分析法”** 拆解和明确: **●** **What:** 应用场景是什么?业务目的是什么?**●** **Why:** 为什么要建这个分群?**●** **Where:** 依靠什么模块完成分群构建?做成标签可不可以?**●** **When:** 什么时候需要上线和应用?**●** **Who:** 由谁来做最合适?**●** **How:** 怎样构建这个分群?规则和逻辑是什么?**●** **How much:** 价值是什么? 在明确目标后...

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