GPUプラットフォームにおけるAIモデルの開発と推論 - AIモデル開発と推論サービスの実現 | ネットワンシステムズ
ライター：奈良 昌紀 通信事業者のデータセンターにおいてネットワーク・サーバー運用を経験した後、ネットワンシステムズに入社。帯域制御やWAN高速化製品担当を経て、2008年から仮想化関連製品を担当。現在は主にクラウド、仮想インフラの管理、自動化、ネットワーク仮想化を担当。 はじめに こちらのBlog記事ではコンテナ環境でGPUを活用するためのNVIDIA AI Enterprise + VMware vSphere® with VMware Tanzu® をご紹介しました。今回は2回の記事に分けて、この環境を利用して自然言語処理モデルであるBERTをチューニングし、開発したAIモデルをTriton Inference ServerによりKubernetes上でコンテナとして実行し、Kubernetesのオートスケール機能によってスケールアウト・スケールインを実現する方法をご紹介します。 G
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はじめての自然言語処理 Transformer 系モデルの推論高速化の検証 | オブジェクトの広場
今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を高速化してみます。高速化手法として FasterTransformer, Torch-TensorRT, AWS Neuron を用い、素 の transfomers に比べ、どの程度速くなるか（ならないか）、利点・欠点を確認してみましょう。 1. はじめに 今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を様々な技術を使って高速化してみます。 高速化の元ネタは Hugging Face の transformers1 縛りとして、素の transformers で推論する場合に比べ、 どの程度速くなるか（ならないか）見てみましょう。 推論を高速化する技術としては FasterTransfomer2, Torch-TensorRT3, AWS Neuron(
How Nvidia’s CUDA Monopoly In Machine Learning Is Breaking - OpenAI Triton And PyTorch 2.0
The 1,000-foot summary is that the default software stack for machine learning models will no longer be Nvidia’s closed-source CUDA. The ball was in Nvidia’s court, and they let OpenAI and Meta take control of the software stack. That ecosystem built its own tools because of Nvidia’s failure with their proprietary tools, and now Nvidia’s moat will be permanently weakened. TensorFlow vs. PyTorch A
Triton Inference Server 2022 年 12 月 - 2023 年 2 月のリリース概要
Reading Time: 2 minutes 2022 年 12 月から 2023 年 2 月にかけてリリースされた Triton Inference Server の各機能などについて、概要をお届けします。「Triton Inference Server って何?」という方は、以下の記事などをご確認ください。 GPU に推論を: Triton Inference Server でかんたんデプロイ NVIDIA Triton Inference Server を使用したエッジでの AI モデルの展開の簡素化 What’s New 今回の期間中リリースされたリリースノートの本体は、それぞれ以下の通りです。 2.29.0 (NGC 22.12) https://github.com/triton-inference-server/server/releases/tag/v2.29.0 2.3
Amazon SageMaker で NVIDIA Triton Inference Server を使用してモデルサーバのハイパースケールパフォーマンスを実現する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker で NVIDIA Triton Inference Server を使用してモデルサーバのハイパースケールパフォーマンスを実現する 機械学習 (ML) アプリケーションはデプロイが複雑で、多くの場合、1 つの推論リクエストを処理するために複数の ML モデルが必要です。典型的なリクエストは、前処理、データ変換、モデル選択ロジック、モデル集約、後処理などの複数モデルに渡る場合があります。これにより、シリアル推論パイプライン、アンサンブル (scatter gather)、ビジネスロジックワークフローなどの一般的な設計パターンが進化し、リクエストのワークフロー全体が有向非巡回グラフ (DAG) として実現されるに至りました。しかしながら、ワークフローがより複雑になるにつれて、これらのアプリケーションの全体的なレス
MLOps年末反省会: Triton Inference Server を深層学習モデル推論基盤として導入したので振り返る | CyberAgent Developers Blog
MLOps年末反省会: Triton Inference Server を深層学習モデル推論基盤として導入したので振り返る この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2022 の5日目の記事です。 AI事業本部でソフトウェアエンジニア（機械学習 & MLOps領域）をしている yu-s (GitHub: @tuxedocat) です1。現在は 極予測LP という、広告ランディングページの制作をAIにより刷新するという目標のプロダクトに関わっています。 この記事では本プロダクトのMLOpsの取り組みのうち、特に深層学習モデルをデプロイして運用する基盤についての技術選定を振り返ってみます。 タイトルにあるとおり Triton Inference Server というOSSの推論基盤を導入しました。 前置き: プロダクトやチームなどの環境と経緯 本記
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Optimize a PyTorch model - Container Service for Kubernetes - Alibaba Cloud Documentation Center
server/docs/customization_guide/compose.md at main · triton-inference-server/server
GitHub - triton-inference-server/pytriton: PyTriton is a Flask/FastAPI-like interface that simplifies Triton's deployment in Python environments.
Deploy Your Local GPT Server With Triton
fastertransformer_backend/docs/gpt_guide.md at main · triton-inference-server/fastertransformer_backend
server/docs/getting_started/quickstart.md at main · triton-inference-server/server
Surpassing NVIDIA FasterTransformer’s Inference Performance by 50%, Open Source Project Powers into the Future of Large Models Industrialization
GPU に推論を: Triton Inference Server でかんたんデプロイ
GitHub - triton-inference-server/fastertransformer_backend
Solving AI Inference Challenges with NVIDIA Triton | NVIDIA Technical Blog
GitHub - NVIDIA/FasterTransformer: Transformer related optimization, including BERT, GPT
Deploying the Nvidia Triton Inference Server on Amazon ECS
Triton Inference Server