AI安装训练的相关内容

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。

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。

文章 2024-01-29 来自：开发者社区

【Hello AI】安装和使用AIACC-ACSpeed-分布式训练场景的通信优化库

AIACC-ACSpeed专注于分布式训练场景的通信优化库，通过模块化的解耦优化设计，实现了分布式训练在兼容性、适用性和性能加速等方面的升级。本文为您介绍安装和使用AIACC-ACSpeed v1.1.0的方法。前提条件已创建阿里云GPU实例，且GPU实例需满足以下要求：操作系统为Alibaba Cloud Linux、CentOS 7.x、Ubuntu 16.04或以上版本。已安装NVIDIA....

文章 2024-01-23 来自：开发者社区

【Hello AI】如何安装AIACC-Training（AIACC训练加速）

AIACC-Training支持基于主流人工智能（包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、Caffe等）搭建的模型进行分布式训练。在接口层面上，目前AIACC-Training兼容了PyTorch DDP以及Horovod的API，对于原生使用上述分布式训练方法的训练代码，可以做到无感的性能加速。本文将为您介绍安装AIACC-Training 1.5.0的多种方式。前提条件已创建阿....

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。

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更新时间 2024-07-26 21:15:32

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