模型优化是指通过各种技术手段改善模型的性能、效率和可部署性的过程,模型部署是指将训练好的模型部署到实际生产环境中,让模型在实际应用中发挥作用。 模型优化 模型优化是指通过各种技术手段改善模型的性能、效率和可部署性的过程。模型优化的目标是在不牺牲太多模型性能的前提下,使模型更适合实际应用的需求。这通常包...
在大模型时代,蒸馏可以与量化、剪枝或稀疏化技术相结合,其中 teacher 模型是原始的全精度密集模型,而 student 模型则经过量化、剪枝或修剪以具有更高的稀疏级别,以实现模型的小型化。 当前的推理的并行化技术主要体现在3个维度上,即 3D Parallelism: •Data Parallelism(DP)在推理中,DP 主要是增加设备数来增加系统...
本项目提出面向大模型的软硬件协同优化和高效部署技术,利用模型、算法、系统与硬件的跨层协同优化,实现面向异构算力的大模型训练和推理流程的全栈式优化,具体包括: 1)模型层:提出面向大模型训练的参数自动化搜索方法,构建面向大语言模型的文本评测基准,实现...
平台支持多种大模型的部署与优化,包括模型压缩、量化优化、迁移学习等策略,帮助企业快速实现模型的轻量化部署和高效推理。 以某大型制造企业为例,该企业通过千帆大模型开发与服务平台,成功将一款大型AI模型部署到生产线上,实现了对生产过程的智能监控和预测。在部署过程中,平台通过模型压缩和量化优化策略,显著降低了模型...
一、大模型优化和部署加速的典型策略 1. 硬件优化策略：- 使用高性能GPU：选择性能强大、内存容量大的...
大模型部署技术和优化方法是近年来在机器学习应用领域,特别是深度学习领域中的研究热点。在大规模部署模型之前,开发者和系统架构师们需要经过许多预备工作,让模型部署表现出最佳的可用性和性能。目前,大模型部署的优化方法分为两个主要方面:模型优化和模型部署。
随着深度学习技术的快速发展,大模型(Large Model)的应用越来越广泛,如语音识别、图像处理、自然语言处理、推荐系统等。然而,大模型在推理部署时面临着计算量大、内存占用高、延迟高等问题。为了提高大模型的推理速度和准确性,本文将介绍高性能推理服务器的应用、模型优化的方法以及TensorRT的使用。 一、高性能推理服务器...
你可以持续优化提示，直到性能到达一个瓶颈，此时，需要对所遇到的错误类型进行深入分析。若需要为模型引入...
相反，准确率和性能双佳的Swin Transformer并没有得到突出的大规模落地，还是多部署于云端服务器。爱芯元智表示，这是因为GPU对于MHA结构（Transformer中的多头注意力机制）计算支持更友好。而目前的大部分端侧AI芯片由于其架构限制为了保证CNN结构的模型效率更好，基本上对MHA结构没有过多性能优化，因此我们需要修改Swin ...