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PAI这边北京训练的模型使用了北京的镜像，现在要部署到张家口的EAS，拉取不到跟北京一样的镜
机器学习PAI这边北京训练的模型使用了北京的镜像，现在要部署到张家口的EAS，拉取不到跟北京一样的镜像，这个问题怎么解决啊？张家口部署是因为flink, hologres等服务都在张家口， 推理服务想离数据源近些
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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阿里云机器学习平台PAI
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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