经过"九九八十一难",大模型终于炼成.下一步就是架设服务,准备开门营业了.真这么简单?恐怕未必!行百里者半九十,推理优化又是新的雄关漫道.如何进行延迟优化?如何进行成本优化 (别忘了 OpenAI 8K 上下文的 GPT-4 模型,提示每 1000 词元只需 0.03 美金,补全每 1000 词元只需 0.06 美金)?如何在延迟和吞吐量之间折衷?如何处理大模型特有的分布式推理后端和网络服务前端的协作问题--要不动手之前还是先看看 BLOOM 推理服务踩过的坑吧! 本文介绍了我们在实现…

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 1. 概述 近日来,ChatGPT及类似模型引发了人工智能(AI)领域的一场风潮. 这场风潮对数字世界产生了革命性影响.ChatGPT类模型具有惊人的泛用性,能够执行归纳.编程.翻译等任务,其结果与人类专家相当甚至更优.为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松,AI 开源社区进行了各种尝试(例如 ChatLLaMa.Alpaca.Vicuna.Databricks-Dolly等). 然而,尽管…

引言 天猫精灵(TmallGenie)是阿里巴巴人工智能实验室(Alibaba A.I.Labs)于2017年7月5日发布的AI智能语音终端设备.天猫精灵目前是全球销量第三.中国销量第一的智能音箱品牌. 在天猫精灵业务系统中,大量使用了算法模型.如领域分类模型,意图分类模型,槽填充模型,多轮对话模型等.当前天猫精灵后台有上百个正在使用的算法模型. 在模型服务方面,有两个问题非常重要: 首先,为了保证服务能够得到快速响应,模型的 RT 必须尽可能的短. 其次,我们希望在硬件资源一定的情况下能够支持…

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

MindSpore模型推理 如果想在应用中使用自定义的MindSpore Lite模型,需要告知推理器模型所在的位置.推理器加载模型的方式有以下三种: 加载本地模型. 加载远程模型. 混合加载本地和远程模型. 加载模型 方式一:加载并初始化本地模型. 加载模型. Assets目录 MLCustomLocalModel localModel = new MLCustomLocalModel.Factory("yourmodelname") .setAssetPathFile("…

用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大,算力较弱的移动设备成为模型推理的重要运算载体,优化其推理性能因此成为重要的工程问题.一般认为,让模型运行于 GPU 上会比运行于 CPU 上具有较大的优势,取得可观的性能提升.这通常是真实情况,但是,在工程实践中我们也发现,对于某些模型维度较小的模型,在移…

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 min-max 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例.    Tengine 是 OpenAILab 开源的优秀端侧深度学习推理框架,其核心主要由 C 语言实现,包裹的功能代码嵌套了 C++.量化是推理加速必不可少的优化环节,成熟的推理框架一般会把量化模块剥离出来形成独立的一套工具,如 Tengin…

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 KL 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例.    前面已经写过一篇<[模型推理]量化实现分享一:详解 min-max 对称量化算法实现>,有兴趣的同学可以查阅.这是上一篇的续集,也是量化实现详解的第二篇.    量化背景就不多做介绍了,之前的文章中也说的比较多了,直接开始吧. 1.KL…

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,"一朝看尽长安花"似乎近在眼前 -- 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助. 近年来,语言模型越训越大已成为常态.大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识.本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论. 首先,我们要感谢促成…

武汉附近的同学们有福了,这是全球第一次关于Autodesk viewer的教室培训. :) 你可能已经在各种场合听过或看过Autodesk最新推出的大模型浏览器,这是无需插件的浏览器模型,支持几十种数据格式.目前该产品还没有正式发布,但如果你感兴趣,座位紧张,赶紧报名:   http://www.autodesk.com.cn/adsk/servlet/item?siteID=1170359&id=23581540  (这是系列培训中的一部分)   通用无插件大模型浏览器–Autodesk Vi…