AI native微调的相关内容

文章 2024-08-02 来自：开发者社区

AI Native应用中利用联邦学习保障隐私的模型微调实践

概述随着人工智能技术的发展，越来越多的应用程序开始采用AI原生（AI Native）设计思路，即从一开始就将AI作为核心功能来构建软件和服务。然而，在AI Native应用中，数据隐私和安全性是不容忽视的重要问题。联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种新兴的...

文章 2024-08-02 来自：开发者社区

针对资源受限设备的 AI Native 应用轻量化微调技术

摘要随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的应用程序开始在边缘计算和移动设备上部署机器学习模型。然而，这些设备通常具有有限的计算能力和存储空间。为了克服这些限制，本文将介绍一种针对资源受限设备的轻量化微调技术，旨在提高模型性能同时降低计算成本。 1. 引言在边缘计算场景中，如物联网...

文章 2024-08-01 来自：开发者社区

在 AI Native 环境中实现自动超参数优化的微调方法

摘要随着人工智能技术的不断发展，深度学习模型的训练变得越来越复杂。为了达到最佳性能，需要对模型进行微调，特别是对超参数的选择。本文将探讨如何在 AI Native 环境下使用自动化工具和技术来优化模型的微调过程。 1. 引言在机器学习项目中，选择合适的超参数对于获得最佳模型至关重要。手动调整这些参数既耗时又容易出错。因此，自动化的超参数优化成为了研究的热点之一。本文将介绍几种流行的自动...

阿里云文档 2024-07-12

使用Arena进行模型微调和模型管理

本文以大语言模型Qwen-7B-Chat为例，并结合Arena工具，演示如何在提交模型微调作业的同时，对模型微调作业所产生的模型进行管理。

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更新时间 2024-08-03 09:08:09

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