相比传统推理引擎,做到端到端的推理性能优化。FastDeploy还支持在线(服务化部署)和离线部署形态,满足不同开发者的部署需求。经过为期一年的高密度打磨,FastDeploy目前具备3类特色能力: 全场景:支持GPU、CPU、Jetson、ARM CPU、瑞芯微NPU、晶晨NPU、恩智浦NPU等多类硬件,支持本地部署、服务化部署、Web端部署、移动端...
上一篇大语言模型推理服务框架—Ollama介绍了Ollama,Ollama以出色的设计一行命令完成推理框架部署,一行命令完成大模型部署,模型的下载不依赖梯子,速度非常快,大幅提升模型部署效率,同时,当有多卡GPU时,Ollama可以自动将模型分片到各个GPU上,博主使用V100显卡(单卡32G显存)部署llama3 70B(预计需要40G显存),自动完成了显...
深度学习模型部署有OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三个主流框架,均支持Python与C++的SDK使用。对YOLOv5~YOLOv8的系列模型,均可以通过C++推理实现模型部署。这里以YOLOv8为例,演示了YOLOv8对象检测模型在OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三个主流框架上C++推理演示效果。所有测试均基于我笔记本电脑,相关的硬件配置如下: ...
所以推理部署阶段需要做更多地针对性的优化,包括模型结构分析裁剪、融合以及内存、显存优化,也包括更多硬件特性相关的优化等等。 飞桨paddle作为源于产业实践的深度学习框架,在推理部署能力上有特别深厚的积累和打磨,和飞桨paddle训练打通即训即用,支持广泛的硬件,并具备领先的性能优势。针对不同应用场景的差异性,提供了三...
通过控制台部署服务 通过eascmd客户端部署服务 进入自定义部署页面,并配置以下关键参数,其他参数配置详情,请参见服务部署:控制台。 部署方式:选择镜像部署或processor部署。 异步服务:选中异步服务。 参数配置完成后,单击部署。 访问异步推理服务 如上文介绍,系统会默认为您创建和异步推理服务同名的服务群组,因群组内的...
vLLM(Vectorized Large Language Model)是一个高性能的大型语言模型推理库,支持多种模型格式和后端加速,适用于大规模语言模型的推理服务部署。本文以Qwen-7B-Chat-Int8模型、GPU类型为V100卡为例,演示如何部署一个vLLM推理服务。 说明 关于vLLM的详细信息,请参见vllm-project。
在cmd命令中执行如下操作将推理部署的模型(deploy.yaml、pdiparams、pdmodel)转换为onnx. paddle2onnx --model_dir 推理模型所在目录路径 --model_filename 后缀为.pdmodel的文件 --params_filename 后缀为.pdiparams的文件 --opset_version 指定了要使用的 ONNX 运算集的版本 --save_file xxx.onnx ...
本报告聚焦华为昇腾服务器上 DeepSeek V3/R1 模型的推理部署优化,针对 CloudMatrix 384 超节点和 Atlas 800I A2 服务器两种机型,提供了高性能部署方案及关键优化技术。 部署方案与核心策略 报告采用 Prefill 与 Decode 分离部署(PD 分离)策略,以解耦首 Token 时延(TTFT)和 Decode 时延(TPOT)约束。框架基于 vLL...
报告聚焦华为昇腾服务器上DeepSeek V3/R1推理部署的最佳实践,旨在通过优化部署方案与技术,实现高性能推理。 部署方案 针对不同场景需求,报告提出两种部署形态。基于CloudMatrix 384超节点的大规模EP部署,利用其144张卡作为Decode实例,在50ms时延约束下实现每卡1920 Tokens/s的输出;基于Atlas 800I A2服务器的小规模EP...
使用Paddle Inference API进行推理: 1) 配置推理选项。在使用Paddle Inference推理部署过程中,我们通过AnalysisConfig对配置推理的相关参数,包括不限于对设备的配置(CPU/GPU),模型路径的设置,是否开启图优化,内存/显存优化等。 2) 创建AnalysisPredictor。根据设定好的AnalysisConfig创建推理引擎predictor,创建期间会进行模型...