在使用CTranslate2进行模型推理加速时,需要根据具体的应用场景和模型特点选择合适的优化技术,以达到最佳的加速效果。 在使用CTranslate2进行模型推理加速时,需要注意保持模型的精度不降低,避免因为过度优化而导致模型性能下降。 在使用CTranslate2进行模型推理加速时,需要注意硬件平台的选择和配置,以确保模型能够在硬件上高效...
Llama2.c 学习笔记2: 编译加速 llama2.c使用纯C编写,不过不同的编译优化能够提供不同的加速性能。在同一台机器(centos gcc 9.3)不同编译配置,运行相同的模型(stories110M),进行推理速度(tok/s)比较。相比原始的c编译(O3优化),叠满Fast,OMP,GNUC11后有了近10倍的加速。 centos 安装 gcc 9.x ubuntu20,22...
OpenCL用于模型GPU加速,若不使用OpenCL进行模型推理加速,纯C++推理模型,速度会特别特别慢 base-utils:C++库 GitHub:github.com/PanJinquan/b (无需安装,项目已经配置了) base_utils是个人开发常用的C++库,集成了C/C++ OpenCV等常用的算法 TNN:模型推理 GitHub:github.com/Tencent/TNN (无需安装,项目已经配置了...
cVector向量计算一体机在亿级乃至百亿千亿向量规模的的入库和查询等方面具有显著的性能优势，可帮助提高大模型推理的服务性能和服务质量，并能明显降低其基础设施建设成本，助力类ChatGPT等人工智能企业以更优的性价比解决算力不足的问题。根据中国软件评测中心测试报告结果，“cVector向量计算一体机”在千万级以上规模的...
目前腾讯开发了TIACC，是服务端的python加速库，可以在支持模型更加便捷的部署的同时，提升推理加速性能。
项目实现了C/C++版本的人体检测和人体关键点检测,人体检测模型使用YOLOv5和车牌识别模型HRNet模型,模型推理采用TNN部署框架(支持多线程CPU和GPU加速推理);图像处理采用OpenCV库,模型加速采用OpenCL,在普通设备即可达到实时处理。 如果你想在这个 Demo部署你自己训练的模型,你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ,再转换成TN...
对这些模型来说,空间推理和解释抽象视觉描述并不自然,而且它们常常无法完成人类认为相当容易的任务。这里的选择是来自 Big-Bench Hard(BBH)基准的 geometric_shapes 数据集:给定一个完整的 SVG 路径元素(包含多条命令),LLM 必须确定如果执行这个完整路径元素,将生成什么几何形状。下面给出了一个例子: 准备数据:训练...
加速 了AI 在 C 端的落地!(附股) 豆包提出全新稀疏架构 推理成本较MoE最高可降83%据证券时报,随着模型规模的扩大,推理成本和访存效率已成为限制大模型规模应用的关键瓶颈。 近期,字节跳动豆包大模型团队提出了全新的稀疏模型架构UltraMem,该架构有效解决了MoE推理时高额的访存问题,推理速度较MoE架构提升2—6倍,...
很明显，结合算力的升级和相关推理加速方案的持续优化，并且加入LCM等有损模型蒸馏的加速生成方案，捏Ta的生成效率还能进一步提升，逐步接近“Token自由”。结语 捏Ta坚定相信，Token算力的消耗是当今最重要的增长红利，能够合理的高效率将算力转化为用户愿意留存、高频、付费使用的服务是AI应用厂商的必解题目，其中大规模...
通过对比多种不同的大模型API并对AI推理加速方案进行A/B实验,捏Ta团队最后选择将硅基流动的大模型API服务平台SiliconCloud和图片/视频推理引擎OneDiff引入其核心技术栈。 作者|捏Ta团队 捏Ta是国内每日图片生成量最大的AI产品之一。年轻一代的用户在该平台上使用AI角色创作内容,并且用角色经历各种场景模拟一个最简版...