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阿里云文档 2024-11-13

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。

阿里云文档 2024-10-17

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。

阿里云文档 2024-09-02

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。

阿里云文档 2024-05-13

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。

阿里云文档 2024-05-09

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。

文章 2023-05-18 来自：开发者社区

登顶全球最权威AI性能基准评测，百度飞桨给分布式训练创造了标杆

大模型时代，飞桨产业级平台的优势开始显现。从问答、翻译、作画再到写论文，最近一段时间，实现各种神奇能力的 AI 总有个「大模型」的称号。在工业界，大模型也被视为重要的发展方向，它既可以减少机器学习训练对数据标注的需求，又无需手写专家知识，降低了 AI 应用的行业门槛。在业界和一些科学领域，人工智能已经进入了「炼大模型」的新阶段。然而天下没有免费的午餐，大模型带来了 AI 能力的突破，也对算力提出....

文章 2018-10-30 来自：开发者社区

哪款安卓手机适合跑AI？移动端芯片性能评测论文出炉

近年来，手机、平板等移动设备的计算能力显著提升，达到了台式计算机不久之前的水平。尽管标准智能手机 app 对于手机来说已经不成问题，但还有一些任务（即运行人工智能算法）可以轻易难倒它们，甚至高端设备也不例外。本文介绍了深度学习在安卓生态系统中的现状，介绍了可用的框架、编程模型以及在智能手机上运行人工智能算法的局限性。我们概述了四个主要移动芯片组平台（高通、海思、联发科和三星）上的可用硬件加速资源....

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更新时间 2024-04-29 16:29:32

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