使用eRDMA网络进行分布式训练
弹性RDMA（Elastic Remote Direct Memory Access，简称eRDMA）是阿里云自研的云上弹性RDMA网络。PAI通用计算资源中的部分GPU机型已支持eRDMA能力，您只需使用特定镜像提交基于这些GPU机型的DLC任务，系统将自动在容器内挂载eRDMA网卡，从而加速分布式训练过程。
通过PAI - 灵骏分布式训练和部署Llama 2模型
灵骏支持业界各类流行的开源大语言模型，包括Llama2系列、Bloom系列、Falcon系列、GLM/ChatGLM系列，以及领域大模型galactica等的高效训练和部署。本方案整体可用于企业样本标注、创意文本生成、智能对话助手、文本类创作辅助等场景。
【机器学习】Google开源大模型Gemma2：原理、微调训练及推理部署实战
一、引言 Gemma 是 Google 推出的轻量级、先进的开放模型系列，采用与 Gemini 模型相同的研究成果和技术构建而成。它们是仅使用解码器的文本到文本大型语言模型（提供英语版本），为预训练变体和指令调整变体具有开放权重。Gemma 模型非常适合各种文本生成任务，包括问题解答、摘要和推理。由于它们相对较小，因此可以将其部署在资源有限的环境（如笔记本电脑、桌面设备或您自己的云基础架...
【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战
一、引言 Qwen是阿里巴巴集团Qwen团队的大语言模型和多模态大模型系列。现在，大语言模型已升级到Qwen1.5，共计开源0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B、110B共计8个Dense模型以及1个14B（A2.7B）的MoE模型。多模态大模型主要是Qwen-VL图像大模型以及Qwen-Audio语音大模型。为了保证文章质量，今天重点介绍Qwen大语言模型的原理、训练...
【机器学习】Qwen2大模型原理、训练及推理部署实战
一、引言 刚刚写完【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战 ，阿里Qwen就推出了Qwen2，相较于Qwen1.5中0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B、110B等8个Dense模型以及1个14B（A2.7B）MoE模型共计9个模型，Qwen2包含了0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B共计5个尺寸模型。从尺寸上来讲，最关键的就是推出...
在机器学习PAI如果同一个特征离线训练用的和在线推理用，来源不一样，可以配置出来吗？
在机器学习PAI如果同一个特征离线训练用的和在线推理用，来源不一样，可以配置出来吗？
图像生成训练
图像生成训练算法提供主流的GAN模型训练功能，用于图像生成。通过对原始图片素材进行训练，支持DCGAN、WGAN-GP、LSGAN、GGAN、PGGAN和StyleGAN图像生成模型网络，可生成高质量和多样化的图像生成模型。
MLP回归的训练过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归的训练过程涉及前向传播、损失计算、反向传播及参数更新的多个步骤，通过这些步骤模型可以逐渐学习并优化，从而准确预测输出结果。
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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。
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