对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(adawong)。本地调试JupyterNoteBook众所周知，GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理，但是每一
一、引言作为国内领先的在线视频平台，哔哩哔哩（以下简称“B站”）正经历着业务体量和用户规模的快速增长。随着访问量的持续增长和业务复杂程度的增加，在相对有限的服务器资源下如何优化在线服务性能和提高资源利用率，成为了工程研发团队面临的重要挑战之一。本文将以笔者所在的商业技术中心为例，重点讨论效果广告引擎的在线推理部分。文章将分享笔者在实际工作中遇到的挑战及相应的优化方案。首先，将介绍项目背景和当前系统的运行状况；接着，将详细探讨性能指标量化、服务调用、CPU计算、内存治理及网络IO等方面的优化策略；最后，将总结对性能优化的一些思考，并展望未来性能优化的方向。本文的目的是回顾并总结当前在线服务性能优
根据thisanswer,我可以提取MetaGraph来自SavedModel,然后卡住MetaGraph的GraphDef，然后运行freeze_graph.py上面的脚本GraphDef得到.pb可在安卓系统中使用。我的问题:我究竟该如何提取MetaGraph(然后是GraphDef)？因为tf.saved_model.loader.load(sess,[tag_constants.SERVING],)返回MetaGraphDef而不是MetaGraph. 最佳答案 刚收到。事实证明，在删除我从conda获得的Tensorf
云布道师本篇文章围绕弹性计算推理解决方案DeepGPU实例如何支持StableDiffusion文生图推理、StableDiffusion推理演示示例等相关话题展开。赵大川阿里云弹性计算高级技术专家GPU云服务器推理解决方案的提出背景随着AIGC时代的到来，两个重要应用应运而生，一个是StableDiffusionDALL-E为代表的文生图，另一个是以ChatGPT和Llama为代表的文生文。这两个场景迅速火爆全球，近期采用融合模式将两个应用融合在一起的场景已经出现，即以ChatGPT+DALL-E为代表的融合多模态模型。在这样的趋势下，融合模型将成为新的增长点。2015年，Resnet50的
场景介绍Neural Network Runtime作为AI推理引擎和加速芯片的桥梁，为AI推理引擎提供精简的Native接口，满足推理引擎通过加速芯片执行端到端推理的需求。本文以图1展示的Add单算子模型为例，介绍Neural Network Runtime的开发流程。Add算子包含两个输入、一个参数和一个输出，其中的activation参数用于指定Add算子中激活函数的类型。图1 Add单算子网络示意图环境准备环境要求Neural Network Runtime部件的环境要求如下：● 开发环境：Ubuntu 18.04及以上。● 接入设备：HarmonyOS定义的标准设备，并且系统中内置的
本文探讨了一系列语言大模型的推理优化技巧，涵盖KV缓存、量化和稀疏性等方法，并分享了如何有效实施这些技术。对于想要优化Transformer模型，以期提升推理速度或效率的人来说值得一读。本文作者为机器学习研究员FinbarrTimbers，他曾是DeepMind的工程师。（本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://www.artfintel.com/p/transformer-inference-tricks）作者| FinbarrTimbersOneFlow编译翻译｜杨婷、宛子琳1键值（KV）缓存目前，键值（KV）缓存是最常见（也是最重要）的解码器优化方法。在解码器
社交网络分析3：社交网络隐私攻击、保护的基本概念和方法+去匿名化技术+推理攻击技术+k-匿名+基于聚类的隐私保护算法写在最前面社交网络隐私泄露用户数据暴露的途径复杂行为的隐私风险技术发展带来的隐私挑战经济利益与数据售卖防范措施社交网络用户数据隐私社交网络隐私攻击基于背景知识的攻击节点及节点间关系识别攻击隶属关系攻击概率攻击隐私保护研究现状社交网络用户隐私攻击研究现状社交网络去匿名化技术基于种子的去匿名化基于非种子的去匿名化社交网络去匿名化技术的发展社交网络推理攻击技术推理攻击案例推理攻击技术的发展社交网络用户隐私保护研究现状社交网络匿名化技术ｋ度匿名化ｋ邻域匿名化ｋ同构匿名化时变图的ｋ匿名化基
当数据量大的时候，比如百万级别，使用ChatGLM3-6b推理的速度是很慢的。发现使用vLLM和ChatGLM3-6b批量推理极大的提高了推理效率。本文主要通过一个简单的例子进行实践。1.安装vLLM和PyTorch[2]除了Python（本文使用3.11）、CUDA（本文使用11.8）外，还要安装vllm、pytorch、xformers等库，特别注意版本要一致。官方提供类库版本主要是针对CUDA12.1版。如下所示：# 用CUDA 11.8安装vLLM# 指定vLLM版本export VLLM_VERSION=0.2.6# 指定Python版本export PYTHON_VERSION=3
OpenAI公司基于GPT模型的ChatGPT风光无两，眼看它起朱楼，眼看它宴宾客，FaceBook终于坐不住了，发布了同样基于LLM的人工智能大语言模型LLaMA，号称包含70亿、130亿、330亿和650亿这4种参数规模的模型，参数是指神经网络中的权重和偏置等可调整的变量，用于训练和优化神经网络的性能，70亿意味着神经网络中有70亿个参数，由此类推。在一些大型神经网络中，每个参数需要使用32位或64位浮点数进行存储，这意味着每个参数需要占用4字节或8字节的存储空间。因此，对于包含70亿个参数的神经网络，其存储空间将分别为8GB或12GB。此外，神经网络的大小不仅取决于参数的数量，还取决于神
像Pika一样的神级创业故事又要再次上演了？两位哈佛退学的年轻人，想要制造一款专用于大语言模型加速的AI加速器芯片，将于2024年第三季度交付，推理性能达H100的10倍。在今年6月份，两位创始人GavinUberti和ChrisZhu创立了Etched.ai，获得了包括Ebay前CEODevinWenig在内一众风投机构的536万美元的种子轮投资。公司估值更是高达3400万美元！根据公司官网上放出的数据，这款芯片将在硬件层面上集成Transformer构架，将推理速度相比于英伟达H100提升了8-10倍！他们将第一款LLM加速芯片命名为「Sohu」，号称可以在毫秒级别的时间里处理数千个单词。
