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。
英特尔助力龙蜥加速 AI 应用及 LLM 性能
操作系统的发展离不开南北向软硬件生态的扩展和支持,龙蜥社区也离不开各合作伙伴的共创。在 2023 龙蜥操作系统大会全面拥抱智算时代分论坛上,英特尔 AI 软件工程师王华强从两方面分享了英特尔至强处理器平台上的两个重点算力和内存带宽,以及英特尔 xFasterTransformer 开源项目(主要用于 CPU 平台)、xFT 开发软件图、软件架构和特点以及基于 xFT 平台大语言模型对比公开的性能....
英特尔创建AI系统评估代码相似性,计算机自行编码性能提升40倍
计算机编程从未如此简单。 最初,程序员用手编写程序,将符号写到方格纸上,然后将它们穿孔打卡,计算机才可以对其进行处理。如果有一个标记不准确,整个过程可能需要重做。 如今,程序员使用了一系列功能强大的工具,可自动完成大部分工作。但是如果出现一个愚蠢的 bug 仍然可能使整个软件崩溃,随着系统变得越来越复杂,跟踪这些 bug 变得越来越困难。 最近,英特尔科学家与麻省理....
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