阿里云文档 2024-11-19

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...

阿里云文档 2024-10-23

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。

文章 2024-09-08 来自:开发者社区

AI计算机视觉笔记二十五:ResNet50训练部署教程

ResNet50训练主要还是想部署到RK3568开发板上,先记录下训练和转成ONNX模型过程。 一、 Resnet50简介 ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出,获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前,传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的,但当网络堆叠到一定深度时,就会出现退化问题。 残差网络的特点是容易优化,并且...

AI计算机视觉笔记二十五:ResNet50训练部署教程
文章 2024-09-08 来自:开发者社区

AI计算机视觉笔记二十三:PP-Humanseg训练及onnxruntime部署

关于PP-Humanseg是在正点原子的3568开发板AI测试例子里看到的,目的也是想自己训练并部署,这里记录一下训练和在onnxruntime部署运行的全过程,会转成ONNX,至于部署到rk3568上,会在另一篇文章説明ONNX转成RKNN并部署到RK3568. 一、训练模型 一、介绍 本文将PaddleSeg的人像分割(PP-HumanSeg)模型导出为onnx,并使用onnxrunt...

AI计算机视觉笔记二十三:PP-Humanseg训练及onnxruntime部署
文章 2024-08-13 来自:开发者社区

AI智能体研发之路-模型篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用

一、引言 贫富差距的产生是信息差,技术贫富差距的产生亦如此。如果可以自我发现或者在别人的指导下发现优秀的开源项目,学习或工作效率真的可以事半功倍。 今天力荐的项目是LLaMA-Factory,我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练(fine tune),当时各家大模型仅限于推理测试,OpenAI还没有对外提供微调服务,加上这个项目部署丝滑(更新及时,不会出现环境依...

AI智能体研发之路-模型篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
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 2024-04-01

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。

问答 2024-01-17 来自:开发者社区

AI Earth可以用自己训练的模型来部署预测吗?不用官方提供的框架结构。

AI Earth可以用自己训练的模型来部署预测吗?不用官方提供的框架结构。

阿里云文档 2024-01-09

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。

问答 2023-12-13 来自:开发者社区

AI Earth训练好的模型可以部署到我本地服务器吗?

AI Earth训练好的模型可以部署到我本地服务器吗?如果不能部署到本地,那么部署到aiearth服务器,将来使用如何收费呢?

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人工智能平台PAI

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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