PAI-AI训练任务支持通过云监控或ARMS进行监控与报警
分布式训练(DLC)任务支持查看和监控资源状况,提供详细的监控指标,帮助您掌握资源负载情况。通过监控报警功能,您可以实时监控DLC任务的资源水位,并配置报警规则和通知。如果资源水位出现波动,例如GPU使用率超过设定阈值,会发送报警通知。本文为您介绍如何通过云监控和ARMS查看监控数据、配置监控报警通...
向量降维服务训练
向量降维服务训练功能支持结合用户提供的向量数据,定制训练向量降维模型。实际业务场景中,先通过向量化模型对文本或者Query向量化,然后结合向量降维模型降低向量维度。
大模型训练的技术栈主要由哪些部分构成?AI训练的软件和算法主要包括哪些要素?
大模型训练的技术栈主要由哪些部分构成?AI训练的软件和算法主要包括哪些要素?
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。
使用抢占式实例弹性训练以降低AI模型的训练成本
为降低使用AI模型训练成本,云原生AI套件推出基于抢占式实例的弹性训练解决方案,该方案可以将AI模型训练这种有状态类型的工作负载运行在抢占式实例上,几乎可以做到在不影响训练作业成功率的情况下降低训练成本。
大模型落地实战指南:从选择到训练,深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章
大模型落地实战指南:从选择到训练,深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章 0.前言大模型发展史 早期阶段(1950s~1980s) 在1950年代初期,人们开始尝试使用计算机处理自然语言文本。然而,由于当时的计算机处理能力非常有限,很难处理自然语言中的复杂语法和语义。随着技术的发展,自然语言处理领域在20世纪60年代和70年代取得了一些重要的进...
Firefly:开源大模型训练工具助力AI技术进步,让你轻松训练各种主流大模型!
前言 近年来,随着人工智能技术的快速发展,大模型训练 成为了 AI领域 的热门话题之一。 在这个背景下,开源项目 Firefly 应运而生,为AI开发者提供了一站式大模型训练的‘场所’。 项目介绍 ...
AI加速:使用TorchAcc实现Stable Diffusion模型分布式训练加速
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型,便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在Stable Diffusion分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
大模型时代,那些一起训练AI模型的企业是怎么应对数据顾虑的?
为训练数据建一个TB级计算「飞地」,联邦学习的靠谱实现方式了解一下?2017 年,著名杂志《经济学人》发表封面文章称,数据已经取代石油成为当今世界最有价值的资源。在那之后,「数据是新时代的『石油』」这一说法逐渐深入人心。图源:https://twitter.com/theeconomist/status/860135249552003073五年后的今天,人们对数据的重视又上了一个新的台阶,尤其是....
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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