八年级上飞镖模型推理过程
社区干货
基于 Ray 的大规模离线推理
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b48f528a131746e389f07894f6ed8d3d~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715444455&x-signature=QGb9yHRFYTecl%2FQug24tBbiLG30%3D)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、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分...
基于 Ray 的大规模离线推理
点击上方👆蓝字关注我们! > > 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、数据处理和数据流、...
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 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes 对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和 Spark 的...
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。 
特惠活动
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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、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临了很大挑战。本次分享将介绍如何利用 Ray 及云原生优势助力大模型离线推理。# 一、大模型离线推理## 特点介绍,结合新一代硬件AI加速指令AMX-BF16(Intel Advanced Matrix Extensions)以及基于其上的IPEX框架优化,实现了系统级优化方案来加速SDXL-Turbo模型的文生图推理速度。 背景信...
GPU推理服务性能优化之路
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推理服务架构由于Python在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,加上Python语言自身的便利性,所以推理服务大多用Python实现。CV算法的推理引擎大多采用Python flask框架或Kserve的框架直接实现。这种框架大致调用流程如下:,这是一个将噪声逐步转化为图像样本的迭代过程。这个过程需要耗费巨大的计算资源并且速度较慢,在生成高质量图像样本的过程中,单张图像的处理时间约为 5 秒,其中通常... 原始模型(20 步),SDXL-Lightning 模型(2 步) 模型效果 SDXL-Lightning 模型可以通过 1 步、2 步、4 步和 8 步来生成图像。 **推理步骤越多,图像质量越好。****以下是 4 步生...
1024 分辨率下最快模型,字节跳动文生图开放模型 SDXL-Lightning 发布
当前最先进的生成模型依赖于扩散过程(diffusion),这是一个将噪声逐步转化为图像样本的迭代过程。这个过程需要耗费巨大的计算资源并且速度较慢,在生成高质量图像样本的过程中,单张图像的处理时间约为 5 秒,其中通常... 原始模型(20 步),SDXL-Lightning 模型(2 步) **02** **模型效果**SDXL-Lightning 模型可以通过 1 步、2 步、4 步和 8 步来生成图像。推理步骤越多,图像质量越好。**以下...
