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。
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。
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。
AI加速引擎PAI-TorchAcc：OLMo训练加速最佳实践
作者：黄奕桐、沈雯婷、艾宝乐、王昂、李永 1. PAI-TorchAcc 简介 PAI-TorchAcc(Torch Accelerator)是阿里云机器学习平台开发的Pytorch上的大模型训练加速框架。 PAI-TorchAcc借助社区PyTorch/XLA，通过 GraphCapture 技术将 Pytorch 动态图转换为静态计算图，基于计算图进行分布式...
阿里云神龙AI加速引擎帮助vivo将训练性能提升30%-70%
公司简介vivo是专注于智能手机领域的国际化品牌，vivo追求乐趣、充满活力、专业音质、极致影像、愉悦体验的智能产品，并将敢于追求极致、持续创造惊喜作为vivo的坚定追求。 2014年vivo品牌的国际化之路全面开启，除中国大陆市场外，vivo进驻的海外市场包含印度、泰国、缅甸、马来西亚、印度尼西亚、越南和菲律宾。业务痛点1.GPU利用率不高，资源浪费明显：VIVO客户的业务场景中使用的是大规模....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
AI更多训练相关
产品推荐
阿里云机器学习平台PAI
阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）面向企业及开发者，提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台，涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer（原Studio）可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台，支持千亿特征、万亿样本规模加速训练，百余落地场景，全面提升工程效率。
+关注