使用OSS Connector for AI/ML读取OSS数据进行AI模型训练-对象存储-阿里云
本文将为您详细介绍如何快速使用OSS Connector for AI/ML来高效配合数据模型的创建以及训练工作。
模型定制,模型自定义训练,向量降维服务训练,文本向量化模型训练,
模型定制支持通过用户业务数据对文本向量化模型进行效果强化训练，同时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。
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...
使用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。
Oumi：开源的AI模型一站式开发平台，涵盖训练、评估和部署模型的综合性平台
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 快速阅读 平台简介：Oumi 是一个完全开源的 AI 平台，简化从数据准备、模型训练到评估和部署的整个生命周期。 主要功能：支持多种训练技术、多模态模型、数据合成与管...
如何将Together AI上基于Qwen2-7B训练的模型部署到ModelScope平台
请教下各位大佬。我在 together AI上基于Qwen2-7B训练了一个模型。 我现在想要将这个模型部署到https://www.modelscope.cn/ 中。应该怎么做？ lora方式进行微调的模型 模型是Qwen2-7B未对齐的模型
【AI系统】训练后量化与部署
本文将会重点介绍训练后量化技术的两种方式：动态和静态方法，将模型权重和激活从浮点数转换为整数，以减少模型大小和加速推理。并以 KL 散度作为例子讲解校准方法和量化粒度控制来平衡模型精度和性能。 训练后量化的方式 训练后量化的方式主要分为动态和静态两种。 动态离线量化 动态离线量化（Post Training Quantization Dynamic, PTQ Dynamic）仅将模型中特定算子的....
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...
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