利用PyTorch Profiler实现大模型的性能分析和故障排查
本文介绍PyTorch Profiler结合TensorBoard分析模型性能,分别从数据加载、数据传输、GPU计算、模型编译等优化思路去提升模型训练的性能。最后总结了一些会导致CPU和GPU同步的常见的PyTorch API,在使用这些API时需要考虑是否会带来性能影响。
AI试衣图片分割API详情
AI试衣图片分割模型是AI试衣的辅助模型,可对模特图、服饰图进行分割,用于AI试衣图片的前后处理。该模型不是AI试衣的必选项,但将该模型与AI试衣模型搭配使用,可实现一些特定的试衣效果。
如何调用AI试衣Plus API接口
模型概览模型名模型简介aitryon-plusaitryon-plus是一款效果出众的虚拟试衣图片生成模型,可基于服饰平拍图片以及人物正面全身照,输出服饰的人物试衣效果图片。相较于aitryon模型,aitryon-plus模型在图片清晰度、服饰纹理细节和logo还原效果等方面均有提升,但生成耗时较...
ACK Gateway with AI Extension:大模型推理的模型灰度实践
【阅读原文】戳:ACK Gateway with AI Extension:大模型推理的模型灰度实践 ACK Gateway with AI Extension组件专为LLM推理场景设计,支持四层/七层流量路由,并提供基于模型服务器负载智能感知的负载均衡能力。此外,通过InferencePool和InferenceModel自定义资源(CRD),可以灵活定义推理服务的...

ACK Gateway with AI Extension:面向Kubernetes大模型推理的智能路由实践
【阅读原文】戳:ACK Gateway with AI Extension:面向Kubernetes大模型推理的智能路由实践 在当今大语言模型(LLM)推理场景中,Kubernetes已经成为LLM推理服务部署不可获取的基础设施,但在LLM流量管理方面、由于LLM推理服务和推理流量的特殊性,传统的负载均衡和路由调度算法已难以满足该类服务的高性能、高可靠性需求。阿里云容...

三大行业案例:AI大模型+Agent实践全景
本文将从AI Agent和大模型的发展背景切入,结合51Talk、哈啰出行以及B站三个各具特色的行业案例,带你一窥事件驱动架构、RAG技术、人机协作流程,以及一整套行之有效的实操方法。具体包含内容有:51Talk如何让智能客服“主动进攻”,带来约课率、出席率双提升;哈啰出行如何由Copilot模式升级为Agent模式,并应用到客服、营销策略生成等多个业务场景;B站又是如何借力大模型与RAG方法,....

AI 大模型助力客户对话分析 ——实践操作
参与《AI 大模型助力客户对话分析》这个项目的部署实践与评测,该操作依据阿里云社区提供的操作路书,来一步步学习测试。最后应用利用大模型来开始AI质检,感受AI的魅力以及阿里云平台的前沿性和社区性。1、此方案内容是否清晰描述了如何实现AI 客服对话分析的实践原理和实施方法?此次方案分成了4步来执行,第一步就提供了架构方案...

【AI 技术分享】大模型与数据检索的探索实践
本文基于 2024 年 9 月 27 日 与阿里云合办的线下沙龙分享整理而成。)探索的起点我们在AskTable的探索起点,是一个简单的问题:如何让数据变得更加容易访问?随着企业中数据量的增长,传统的数据访问方式逐渐难以满足需求,尤其是数据存储在多种数据库中、结构复杂、逻辑多样时,如何让非技术用户直...

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