八年级上平行线基本模型推理过程
社区干货
基于 Ray 的大规模离线推理
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。作者|字节跳动基础架... 模型切分常见的模型切分方式有上图左侧所列的两种:* 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式* 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放...
基于 Ray 的大规模离线推理
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... 模型切分常见的模型切分方式有上图左侧所列的两种: * 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式* 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式 按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组...
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... 常见的模型切分方式有上图左侧所列的两种:- 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式- 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GP...
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
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。 
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八年级上平行线基本模型推理过程-相关内容
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... Tensorflow 等常见的模型推理,同时也支持 Partition 级别的 Checkpoint。这样在资源回撤的时候就不需要重复计算了,能够避免算力的浪费,并通过支持 Batching 可以提高整体的资源利用率。 ...
【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 ... 在我们的评估过程中,我们发现模型并不总是在遵循指令。换句话说,模型的预期输出并不总是处于环境可以接受的输入空间中。几种常见的错误包括:1)模型没有理解指令,所以也就没有输出动作;2)模型输出了动作,但却是错误...
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》... 在 Spark 探索云原生化的过程中,合作方也面临着很多问题,搜索任务有大量 GPU 需求量极大的离线批处理任务,在线集群业务低峰可空出大量资源,部分在线服务无法用满 GPU,整体利用率低。机器学习作为 Spark 的重要合作...
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性:**更强大的性能:**基于 ChatGLM 初代模型的开发... **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。...
得物大模型平台,业务效果提升实践
大模型如何帮助业务提升效果 1. 大模型应用场景 2. 接入大模型的方式三、基础大模型选型 1. 业界提供的基础大模型有哪些 2. 大模型的评测数据集主要有哪些 3. 如何做大模型的选型四、数据准备 1. 大模型训练需要哪些数据 2. 训练数据如何准备五、大模型训练 1. 大模型都有哪些训练方式 2. 训练的过程 六、大模型部署 1. 目前的推理加速方案有哪些 ...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
缩短了模型的训练时长,帮助模型开发者加速模型迭代。此外,随着AIGC的火热发展,我们经过调研公司内部AI辅助生产相关需求,上线了AI制图功能,为得物海报、营销活动、设计师团队等业务场景提供了基础能力和通用AI制图... 以及其在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,在模型研究和开发领域被广泛使用,所以模型推理服务也主要以Python GPU推理为主。模型推理过程一般涉及预处理、模型推理、后处理过程,单体进程的方式下CPU前/后处...
Moonshot AI大模型服务Kimi Chat开始内测,火山引擎提供训练推理加速解决方案
为其独家提供高稳定性和高性价比的AI训练和推理加速解决方案,双方联合进行技术研发,共同推进大型语言模型在垂直领域和通用场景的应用落地。同时,Kimi Chat即将入驻火山引擎大模型服务平台——火山方舟,双方将持续在大模型生态领域为企业和消费者提供更丰富的AI应用。 相比当前市面上以英文为基础训练的大模型服务,Kimi Chat具备较强的多语言能力,例如,Kimi Chat在中文上具备显著优势,实际使用效果能够支持约20万汉字的上下文,2.5...
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]... 模型切分如上图左侧所示,常见的模型切分方式有两种:- 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式- 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到...
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... 以上架构是传统推理服务的常用架构。这种架构的优势是代码写起来比较通俗易懂。但是在性能上有很大的弊端,所能承载的QPS比较低。我们用了几个CV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...
