SNOOPI:创新 AI 文本到图像生成框架,提升单步扩散模型的效率和性能
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 创新框架:SNOOPI通过PG-SB和NASA技术,提升单步扩散模型的效率和性能。 主要功能:包括提高生成效率、增强稳定性和控制性、支持负面提示引导等。 技术原理:涵盖随机尺...
为KServe配置Prometheus监控以监控模型服务的性能和健康状况
KServe提供了一套默认的Prometheus指标来帮助您监控模型服务的性能和健康状况。本文以Qwen-7B-Chat-Int8模型、GPU类型为V100卡为例,介绍如何为KServe框架配置Prometheus监控。
借助TensorRT优化模型推理性能
TensorRT优化模型过程,首先将PyTorch(或TensorFlow)等训练框架训练完成后的模型编译为TensorRT的格式,然后利用TensorRT推理引擎运行这个模型,从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度,适用于对实时性要求较高的场景。那么该如何借助TensorRT优化模型推理性能呢?本文将演示模型训练编译过程,然后介绍一些TensorRT常用的模型推理性能优化建议。
OSS Connector在AI/ML数据集处理中的性能表现
在进行大规模机器学习或深度学习项目时,数据的高效加载与处理是提升整体训练效率的关键因素之一。本文通过对比分析在使用OSS内网域名与启用OSS加速器的情况下,不同数据集构建方法(OssIterableDataset、OssMapDataset、结合Ossfs和ImageFolder)的性能差异,旨在为用户提供数据访问策略的优化指南。
使用AI通信加速库DeepNCCL加速模型的分布式训练或推理性能
DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况,在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库,以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用DeepNCCL的操作方法。
AI通信加速库DeepNCCL的架构、性能以及优化原理
DeepNCCL是为阿里云神龙异构产品开发的一种用于多GPU互联的AI通信加速库,在AI分布式训练或多卡推理任务中用于提升通信效率。本文主要介绍DeepNCCL的架构、优化原理和性能说明。
华为开源全场景AI计算框架MindSpore,性能可达 Pytorch+2080Ti 的1.93倍
MindSpore 是由华为于 2019 年 8 月推出的新一代全场景 AI 计算框架,2020 年 3 月 28 日,华为宣布 MindSpore 正式开源。MindSpore 着重提升易用性并降低 AI 开发者的开发门槛。MindSpore 原生适应每个场景包括端、边缘和云,并能够在按需协同的基础上,通过实现 AI 算法即代码,使开发态变得更加友好,显著减少模型开发时间,降低模型开发门槛。昇....
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