基于ACK多机分布式部署DeepSeek满血版推理部署实战
本文深入解析基于阿里云容器服务ACK的DeepSeek-R1-671B大模型分布式推理实战方案。针对该千亿参数模型(671B)单卡显存不足的挑战,提出混合并行策略(Pipeline Parallelism=2 + Tensor Parallelism=8),结合阿里云Arena工具,实现在2台ecs.ebmgn8v.48xlarge(8*96GB)节点上的高效分布式部署。进一步演示如何将部署于AC...
模型部署
您可以将AI搜索开放平台中的模型独立部署,提供更高并发、更低延迟的推理服务。计费规则计费公式为:CU单价*机型消耗的CU数量*购买机器个数例如某用户购买2台gpu.a10.24g.x1部署模型服务,计费=1.07*11.01*2=23.56元/小时。机型CU单价单台机器消耗CU数量gpu.v100....
【AI系统】训练后量化与部署
本文将会重点介绍训练后量化技术的两种方式:动态和静态方法,将模型权重和激活从浮点数转换为整数,以减少模型大小和加速推理。并以 KL 散度作为例子讲解校准方法和量化粒度控制来平衡模型精度和性能。 训练后量化的方式 训练后量化的方式主要分为动态和静态两种。 动态离线量化 动态离线量化(Post Training Quantization Dynamic, PTQ Dynamic)仅将模型中特定算子的....

AI模型推理服务在Knative中最佳配置实践
Knative和AI结合提供了快速部署、高弹性和低成本的技术优势,适用于需要频繁调整计算资源的AI应用场景,例如模型推理等。您可以通过Knative Pod部署AI模型推理任务,配置自动扩缩容、灵活分配GPU资源等功能,提高AI推理服务能力和GPU资源利用率。
极智AI | 比特大陆SE5边缘盒子caffe SSD量化与转换部署模型
本教程详细记录了在比特大陆 SE5 边缘盒子上对 caffe SSD 检测模型进行量化和转换部署模型的方法。首先介绍一下 BMNETC 转换工具,在比特大陆的 SDK 中,BMNETC 是针对 caffe 的模型编译器,可将模型的 caffemodel 和 prototxt 编译成 BMRuntime 执行所需的 bmodel。BMNETC 工具的传参如下:/path/to/bmnetc [--....

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