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。
使用PAI完成DistilQwen2全链路最佳实践-人工智能平台 PAI-阿里云
DistilQwen2是阿里云人工智能平台PAI基于Qwen2大模型开发的精简语言模型。通过采用知识蒸馏技术，DistilQwen2提升了指令遵循能力，同时保持了较小的参数规模。该模型专为资源受限的环境设计，适用于移动设备和边缘计算场景，能够在显著降低计算资源需求和推理时间的同时，提供优异的性能表现。
快速开始：Qwen2.5-Coder模型的训练、评测、压缩与部署-人工智能平台 PAI-阿里云
Qwen2.5-Coder，亦称CodeQwen，是阿里云推出的、专注于代码相关任务的大语言模型系列。该系列包含六种模型尺寸（0.5B、1.5B、3B、7B、14B和32B），以满足不同开发者的多样化需求。Qwen2.5-Coder 基于海量代码数据进行训练，在保持强大数学和推理能力的同时，在以代码为中心的应用场景中表现卓越。本教程将以 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 模型为...
多模态大模型Pipeline构建：多模态数据处理与大模型训练实战指南
多模态模型预训练可提升跨模态理解与泛化能力，优化下游任务表现，适用于图像描述、视觉问答等跨模态任务。本方案以LLaVa多模态数据集和Qwen2-VL-7B-Instruct模型为例，介绍从数据准备、多模态模型预训练到服务部署的完整流程。
【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？
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