SPAR:智谱 AI 推出自我博弈训练框架,基于生成者和完善者两个角色的互动,提升了执行准确度和自我完善能力
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/mCHayCRFwtK6UyLxi-5WaA 快速阅读 框架功能:SPAR 通过生成者和完善者的自我博弈,提升大型语言模型的...
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。
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。
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。
“超级AI助手:全新提升!中文NLP训练框架,快速上手,海量训练数据,ChatGLM-v2、中文Bloom、助您实现更智能的应用!”
“超级AI助手:全新提升!中文NLP训练框架,快速上手,海量训练数据,ChatGLM-v2、中文Bloom、Dolly_v2_3b助您实现更智能的应用!” 1.简介 目标:基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架,提供全套的训练、微调模型(包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型)的解决方案; 数据: 从开源社区,整理了海量的训...
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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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