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...
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。
快速玩转 Llama2！机器学习 PAI 最佳实践（二）—全参数微调训练
前言近期，Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源，包含7B、13B、70B不同尺寸，分别对应70亿、130亿、700亿参数量，并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途（但月活超过7亿以上的企业需要申请），对企业和开发者来说...
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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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