通过序列化，可以将模型保存到磁盘上，方便后续再次加载和使用。 具体来说，PyTorch的序列化涉及两个主要方面： ①模型的序列化：PyTorch允许将整个模型保存到磁盘上，以便在需要时重新加载模型。...这包括模型的架构（网络结构）和参数。通过序列化模型，可以在不重新训练的情况下重用已经训练好的模型，加快了代码开发和推理过程。 ②张量的序列化：PyTorch的张量是对数据进行操作的基本单位。...序列化张量意味着将张量的值及其所有相关信息（如形状、数据类型等）保存到磁盘上。通过序列化张量，可以将计算得到的结果或者需要保存的数据存储起来，以便后续使用，而无需重新进行计算。...通过这些序列化方法，可以将模型和张量保存为二进制文件或其他常见的数据格式，可以跨平台、跨语言地加载和使用。...') 加载模型： import torch # 加载已保存的模型 model = torch.load('model.pth') 需要注意的是，PyTorch的序列化只保存了模型的状态（参数和结构）或张量的值和相关信息
2.训练-压缩-推理统一存储协议，无需手动转换提升全流程体验 传统上，训练阶段Checkpoint的参数结构与推理阶段参数切分格式往往不相同，导致两者间额外的转换成本。...这一点也非常有利于我们实现不同分布式策略切换的任意加载，而不需要为此创建新的权重副本，大大降低操作复杂度。...1.2统一Checkpoint存储，支持不同分布式策略切换 原始的Checkpoint存储⽅式，在存储时会按照实际使用的不同分布式策略进行保存，从而导致在进行分布式策略切换时难以灵活扩展。...1.3训练和推理模型存储格式无缝切换 我们将模型的 Checkpoint 通过 Unified Checkpoint 技术转换为 Safetensors 格式进行保存，这种统一的存储⽅案具备高度的灵活性和兼容性...在使用效果方面，Unified Checkpoint的统一存储格式和分布式策略解耦设计，使得模型在不同分布式策略间切换变得轻松自如，无需担⼼因策略变化而导致的恢复训练难题。
这里我们使用map对图像数据及标签进行变换处理，然后将处理好的数据集打包为大小为64的batch。 网络构建 mindspore.nn 类是构建网络的基类，也是网络的基本单元。...在 __init__ 中定义网络层，在 construct 中进行数据的变换。...训练模型需要多次迭代数据集，每次完整的迭代称为一轮。在每一轮中，遍历训练集进行训练，然后使用测试集进行预测。打印每一轮的loss值和预测准确率，可以观察到loss在不断下降，准确率在不断提高。...保存模型 模型训练完成后，需要将其参数进行保存，留着下次继续使用。 加载模型 加载保存的权重分为两步： 重新实例化模型对象，构造模型。 加载模型参数，并将其加载至模型上。...加载后的模型可以直接用于预测推理，继续对结果进行训练。 总结 简单的理解这个过程，首先加载数据集，配置网络，然后进行模型训练，经过不断的训练提高准确度，尝试去保存模型，方便下次使用，然后试着加载模型。
这些运算因计算强度高而饱受诟病：直接实现涉及每个加载元素的许多乘-加运算。...模型训练完成之后，浮点数及运算就会显得过分：许多类型的模型可以在调整后使用推理用的低精度整数运算，不会出现明显的准确率损失。...矩阵 B 包含静态权重，可以一次性转换成任何内存布局，但矩阵 A 包含卷积输入，每次推理运行都会改变。因此，重新打包矩阵 A 在每次运行时都会产生开销。...此外，如果两次推断运行的输入张量存储位置不变，则 indirection buffer 还可使用输入张量行的指针进行初始化，然后在多次推断运行中重新使用。...使用的量化 Caffe2 MobileNetV2 模型已开源，量化 TensorFlow Lite 模型来自官方库：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob
它以“仅需几行代码就能快速部署AI大模型训练推理”而名震江湖，在GitHub上揽星超过4.7K。 这一次，是它在云上部署AI大模型的一次新突破。...尤其是Colossal-AI本身就十分擅长将一个单机模型转换成并行运行，获得并行OPT模型自然不成问题。 不过并行方案中的参数加载一直是个难题。...在这方面，Colossal-AI可以让用户只需要参考样例，简单提供参数名映射关系，即可完成模型参数的加载。 最后，再将模型导入到Colossal-AI的推理引擎中，设置相应的超参数。...也就是说，生成式任务的每次计算，是需要针对新的输入序列进行重新计算的。 显然这种操作方式，重复计算太多了。 尤其是对于占绝大多数计算量的Linear层来说。...它可以暂存同一次生成任务中的Linear层的输出结果，让每次只有一个新的单词进入Linear层进行计算，并把该次的计算结果暂存，以避免重复计算。
模型在推理时候使用快速路径执行 （fastpath execution）。...torch::deploy （MultiPy） torch::deploy（MultiPy）是一个 C++ 库，使你能够在生产环境中运行 Eager 模式的 PyTorch 模型，而无需对模型进行任何修改以支持导出可部署的静态图...但是这个提取过程在 PyTorch 中可能很耗时，这阻碍了快速的原型设计。MultiPy 展示了如何能够在使用 Python 进行推理的同时，满足性能要求和打包限制。...如下伪代码展示了如何使用 torch::deploy 调用 Python 模型进行推理： torch::deploy::InterpreterManager manager(4); // access...高效的内存使用 TorchSnapshot 的内存使用情况适应于主机的可用资源，大大减少了保存和加载 checkpoint 时出现内存不足问题的情况。
获取 DeepSeek 的 API Key要使用 DeepSeek 模型，我们需要从 DeepSeek 官网 获取一个 API Key，这样才能进行模型调用。...在“大模型”下拉菜单中，选择 DeepSeek，根据需求选择 deepseek-chat（适用于日常对话和简单搜索查询）或者 deepseek-reasoner（适用于需要进行深度推理和决策支持的高级应用场景...deepseek-chat：适合进行普通对话交流和基础查询。 deepseek-reasoner：适合用于复杂推理和决策支持等场景。...在 DeepSeek 官网上的用量信息页面，chat 模型每输入 1 百万个汉字大约需要 2 元，而输出 1 百万个汉字大约需要 8 元。...【额外提示】： 若您希望使用豆包模型，请切换至“默认”标签页，并且无需启动本地部署功能。 若需更换 AI 模型，仅需在设置中进行相应配置更改，保存后即可立即生效，无需重新启动 WPS。
在训练好一个模型后，需要将其保存下来，以便在需要时重新加载并进行推理或进一步的训练。为了实现这一目标，需要一种有效的方式来将模型的参数、结构等保存起来。...然而，内存中的数据是暂时的，不具备长期存储的能力。因此，为了将模型保存供将来使用，我们需要将其从内存中移动到硬盘上进行永久存储。这个过程被称为模型的保存和加载，或者说是序列化和反序列化。...在这个过程中，模型的参数、结构和其他相关信息会被保存到硬盘上的文件中，以便在需要时重新加载到内存中。...Pytorch 内部格式PyTorch 内部格式主要通过torch.save和torch.load函数实现模型的保存与加载。这种方法仅存储已训练模型的状态，包括网络模型的权重、偏置和优化器状态等信息。...但是，当重新加载的机器不存在 GPU 时，模型加载可能会出错。要将在 GPU 上训练的模型加载到 CPU 内存中，可以使用 PyTorch 库的.to()方法将模型转移到 CPU 设备。
我们的实验思路主要如下： 体验高性能应用服务HAI启动 StableDiffusionWebUI 进行文生图模型推理； 使用高性能应用服务HA的JupyterLab连接进行 StableDiffusion...等待创建完成后，点击算力连接，点击stable_diffusion_webui，一键启动推理 进入页面后，我们就可以开始使用 高性能应用服务HAI 部署的StableDiffusionWebUI 快速进行...AI绘画了，整个的ui界面包括了 模型选择： 模型对于 SD 绘图来说非常重要，不同的模型类型、质量会很大程度的决定最终的出图效果（系统默认配置了基础模型，也可以更换） Prompt区： 如果你使用过...点击Send后，HAI服务器接受请求并进行推理，推理后会将图以base64的方法发过来，返回的格式如下： javascript{ "images": [...]，// 这里是一个base64格式的字符串数组...push({ value: model, label: model }) }) } // 该函数将在页面每次加载后进行调用 onMounted(() => { // 页面加载后获取保存在浏览器的
服务，或更具体地说，模型服务是一种在训练模型后使用或应用模型进行推理的技术。通常，这涉及拥有服务器-客户端体系结构以及服务或公开训练有素的模型以进行推理。 ?...请注意，与之前的模型一样，使用90％的训练数据进行训练，并使用10％的训练数据进行验证。验证集上的性能看起来要好得多。保存模型，然后检查测试数据集的性能。 ?...将在系统中进行本地安装，但是建议您使用基于Docker安装的 TF Serving 安装程序，该安装程序更易于使用和维护，因为只需使用以下命令拉入容器即可，而无需设置任何配置或依赖项。...张图像的推理请求，考虑到模型使用CPU进行推理，这是相当不错的。...使用GPU推论服务模型 在本部分中，将展示如何利用TensorFlow服务来利用GPU服务已保存的模型。这个想法是，如果有GPU，请使用它！
对于激活函数并不需要每次都进行重计算。激活层占用大量显存，这一方法通过精心的选择性计算一部分激活函数，可以显著减少显存使用和重复计算，提高效率。...在 NeMo 生态中，Triton Inference Server 主要负责整个模型的部署，而TensorRT-LLM 主要负责模型推理的加速，使模型推理能够更加高效。...TensorRT-LLM 增加的优化部分包括： KV Caching，每次计算中，KV Caching 始终是一个较大的部分，因为这部分有很多无需进行重复计算的内容，需要将之前的计算结果保存在 Caching...TensorRT-LLM 使用的流程如下： 首先 TensorRT-LLM 将整个网络模型以及参数加载进来，然后进行 engine 的构建。...最终，将最优 CUDA kernels 固定为一个新的 engine，以后每次运行这个模型都会通过这种方式来加载运行。整个流程与 TensorRT 是一致的。
保存和加载 PyTorch 模型 保存 PyTorch 模型的 `state_dict()` 加载已保存的 PyTorch 模型的 `state_dict 6....由于我们的损失函数和优化器，模型的内部参数（ weights 和 bias ）随着每次epoch迭代而更新，以更好地反映数据中的基础模式。损失曲线显示损失随着时间的推移而下降。...使用经过训练的 PyTorch 模型进行预测（推理） 使用 PyTorch 模型进行预测（也称为执行推理）时需要记住三件事： 将模型设置为评估模式 ( model.eval() )。...torch.nn.Module.load_state_dict 使用已保存的state_dict()对象加载模型的参数字典（model.state_dict()）。...保存 PyTorch 模型的 state_dict() 保存和加载模型以进行推理（进行预测）的推荐方法[23]是保存和加载模型的 state_dict() 。
反向生成是去噪声过程，将一个随机噪声使用多个U-Net进行逐渐去噪，直至生成一张图像，这也是扩散模型的训练过程。 相比于传统端到端深度学习模型，扩散模型的训练过程显然更为复杂。...它避免存储整个计算图的所有中间激活用于反向计算，在检查点部分不保存中间激活，而是在反向传递中重新计算它们，进一步降低了显存。...而FP16在基本不影响精度前提下，将原本的32位浮点数运算转为16位，降低显存使用，提升计算效率。 上手也超简单 到了实操环节，Colossal-AI只需少量代码，即可快捷启动扩散模型训练。...在完成训练或精调后，只需直接调用diffuser库并加载自己保存的模型参数，即可直接进行推理，无需进行其他改动。 这样可以方便新用户熟悉推理流程，并让习惯使用原版框架的用户快速上手。...只用笔记本上的消费级显卡就能解析90%蛋白质。 而且还能对训练、推理进行全流程并行加速，目前已助力多家新型药物研发企业缩短开发流程，降低开发成本。
除了适配多种业务场景，TACO-LLM也兼容Hugging Face当前全部主流语言模型，无需模型转换，仅需指定模型名称及可自动加载并即刻体验TACO-LLM带来的极致性能优化。...图3 PagedAttention 投机采样 大语言模型的自回归解码属性要求每次生成新的token，都需要依赖所有已解码的token，且需要重新加载模型全部权重进行串行解码。...Sps算法过程如下： 1）使用小模型连续产生K个token。 2）将小模型产生的K个token组成的序列提交真正部署的模型进行验算，保证输出序列的正确性。...各个大模型推理框架设计理念各具特色，可谓百花齐放，各领风骚。为了评估TACO-LLM的性能表现，我们使用TACO-LLM与业界性能十分优秀的两个大模型推理框架vLLM和TGI进行了性能对比测试。...未来演进 TACO-LLM的目前已实现分布式推理、动态Batching、Paged Attention等多种特性。支持Hugging Face全部主流模型。在性能上相较于业界开源框架具有明显的优势。
当前标准的应对方案是将整个模型加载到 DRAM 中进行推理，然而这种做法严重限制了可以运行的最大模型尺寸。...为了进一步最小化从闪存传输到 DRAM 的权重数量，研究者还设法预测 FFN 稀疏性并避免加载归零参数。结合使用窗口和稀疏性预测可以为每个推理查询仅加载 2% 的闪存 FFN 层。...依赖 NAND 闪存的 naive 推理实现可能需要为每个前向传递重新加载整个模型，这一过程非常耗时，即使是压缩模型也需要几秒时间。...在某些情况下，读取并随后丢弃多余的数据，而不是将数据分割成更小的、效率更低的数据块，可能是有益的。 从闪存加载 受上述挑战的启发，研究者提出了优化数据传输量和提高读取吞吐量的方法，以显著提高推理速度。...本节将讨论在可用计算内存远远小于模型大小的设备上进行推理所面临的挑战。 分析该挑战，需要在闪存中存储完整的模型权重。
从无法运行到快速启动： 运行超大模型首当其冲的问题是单个 GPU 显存无法容纳巨量的模型参数，而推理问题不仅仅要考虑吞吐量还要考虑时延，因此使用并行来解决这个问题是一种直观的思路，借助 Colossal-AI...Colossal-AI 生态也提供了并行模型参数加载的解决方案，用户只需要参考样例简单提供参数名映射关系即可完成模型参数的加载，最后将模型投入到 Colossal-AI 生态提供的推理引擎中，设置相应的超参数...由于 OPT 面向的是生成式任务，而生成式任务需要不断循环模型的输出结果。这使得推理中常见的 batching 策略无法直接应用，而单 batch 运行效率低下。...而当我们使用 left padding 对句子进行填充时，每一个句子的生成侧（右侧）都是对齐的，可以同时生成新的单词。...因此 Colossal-AI 开发人员在模型内部加入 past cache 技术，会暂存同一次生成任务中 Linear 层的输出结果，每次只有新的一个单词会进入 Linear 层进行计算，并把该词的计算结果加入到暂存结果中避免重复计算
文中还会讨论伪量化节点的作用、正向和反向传播中的处理方式，以及如何在 TensorRT 中使用 QAT 模型进行高效推理。...要使用 TensorRT 推理 QAT 模型，通常需要以下步骤： 训练并量化模型： 首先使用训练框架（如 PyTorch、PaddlePaddle 和 MindSpore）进行量化感知训练并保存量化后的模型...图片 使用 TensorRT 进行转换和推理： 使用 TensorRT 转换 ONNX 模型，为特定的 GPU 构建一个优化后的引擎。...图片 在转换过程中，TensorRT 会对计算图进行优化： （1）常量的折叠：如权重的 Q 节点可与权重合并，无需在真实推理中由 FP32 的权重经过 scale 和 Z 转为 INT8 的权重。...QAT 和 PTQ 对比 PTQ QAT 通常较快 较慢 无需重新训练模型 需要训练/微调模型 量化方案即插即用 量化方案即插即用（需要重新训练） 对模型最终精度控制较少 对最终精度控制更多，因为量化参数是在训练过程中学习到的
启动服务并准备好为特定模型的请求提供服务的时间约为 25 秒，此外还有推理时间，在 A10G 上以 25 个推理步骤进行 1024x1024 SDXL 推理扩散的时间约为 10 秒。...我们只需使用 1 到 2 个 GPU（如果有请求突发，可能会更多）就能为所有这些模型提供服务，而无需启动 10 个部署并让它们保持运行。 实现 我们在推理 API 中实现了 LoRA 共享。...推理请求通过保持基础模型运行状态，并即时加载 / 卸载 LoRA 来服务。这样，你就可以重复使用相同的计算资源来同时服务多个不同的模型。...由于不仅 LoRA 拥有这样的属性（任何复制的模型都会有一个），所以它还需要一个 lora 标签来正确识别。 数据展示 每次推理多花 2 到 4 秒钟，我们就能为很多不同的 LoRA 提供服务。...不过在 A10G GPU 上，推理时间大大缩短，而适配器加载时间变化不大，因此 LoRA 的加载 / 卸载成本相对更高。 所有数字的单位为秒。 批处理如何？
这样的话，在每次计算核的处理中，都会发生对输出的加载和存储，即要将本次计算产生的部分和累加到输出中。...大多数 BLAS 库针对科学计算使用案例，处理的矩阵通常由成千上万的双精度浮点元素组成，而 QNNPACK 的输入矩阵来自低精度、移动设备特定的计算机视觉模型，具有非常不同的维度。...A 包含卷积输入数据，并且每次推理运行时都会改变，因此每次运行都需要重打包，这会导致额外的开销。...此外，如果输入张量的内存位置在推理运行之间不变，间接缓冲区可以在初始化时设置一次指向输入行的指针，然后在多个推理运行中重复使用。...在实现过程中，软件的执行过程分为两部分： 在准备阶段，需要执行加载模型配置输入缓冲区以及重排权重使其内存布局适用于后续计算两个工作。
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