池化层AI性能的相关内容

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 2022-01-17 来自：开发者社区

别再用平均池化层了！Meta AI把注意力塞到池化层，性能立刻提升0.3（二）

研究人员对模型块的选择也提出了一些建议，例如在batch size够大的情况下，BatchNorm往往效果比LayerNorm更好。但训练大模型或者高分辨率的图像输入时，由于batch size更小，所以BatchNorm在这种情况下就不太实用了。下一个模块就是基于注意力的池化层了。在主干模型的输出端，预处理后的向量通过类似Transformer的交叉注意力层（cross....

文章 2022-01-17 来自：开发者社区

别再用平均池化层了！Meta AI把注意力塞到池化层，性能立刻提升0.3

Visual Transformer（ViT）作为计算机视觉领域的新兴霸主，已经在各个研究任务中逐渐替换掉了卷积神经网络CNN。 ViT与CNN之间存在着许多不同点，例如ViT的输入是image patch，而非像素；分类任务中，ViT是通过对类标记（class token）进行决策等等。 class token实际上是ViT论文原作者提出，用于整合模型输入信息的token。....

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更新时间 2024-02-16 09:02:37

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