PAI-AI训练任务支持通过云监控或ARMS进行监控与报警
分布式训练(DLC)任务支持查看和监控资源状况,提供详细的监控指标,帮助您掌握资源负载情况。通过监控报警功能,您可以实时监控DLC任务的资源水位,并配置报警规则和通知。如果资源水位出现波动,例如GPU使用率超过设定阈值,会发送报警通知。本文为您介绍如何通过云监控和ARMS查看监控数据、配置监控报警通...
向量降维服务训练
向量降维服务训练功能支持结合用户提供的向量数据,定制训练向量降维模型。实际业务场景中,先通过向量化模型对文本或者Query向量化,然后结合向量降维模型降低向量维度。
就AI 基础设施的演进与挑战问题之大模型训练过程中的问题如何解决
问题一:大模型训练的技术栈主要由哪些部分构成?AI训练的软件和算法主要包括哪些要素? 大模型训练的技术栈主要由哪些部分构成?AI训练的软件和算法主要包括哪些要素? 参考回答: 大模型训练的技术栈主要由AI训练算法与软件,以及AI训练硬件资源两个部分构成。 AI训练的软件和算法主要包括模型结构(主要是Transformer结构)、海量级数据以及梯度寻优算法...
【AI大模型】分布式训练:深入探索与实践优化
在人工智能的浩瀚宇宙中,AI大模型以其惊人的性能和广泛的应用前景,正引领着技术创新的浪潮。然而,随着模型参数的指数级增长,传统的单机训练方式已难以满足需求。分布式训练作为应对这一挑战的关键技术,正逐渐成为AI研发中的标配。本文将深入探讨分布式训练的核心原理、技术细节、面临的挑战以及优化策略,并拓展一些相关的前沿知识点。 一、分布式训练的核心原理 分布式训练的核心在于将大规模的数据...
【AI大模型】Transformers大模型库(十一):Trainer训练类
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 Transformers 提供了数以千计的预训练模型,支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。 Transformers...
AI智能体研发之路-模型篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
一、引言 贫富差距的产生是信息差,技术贫富差距的产生亦如此。如果可以自我发现或者在别人的指导下发现优秀的开源项目,学习或工作效率真的可以事半功倍。 今天力荐的项目是LLaMA-Factory,我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练(fine tune),当时各家大模型仅限于推理测试,OpenAI还没有对外提供微调服务,加上这个项目部署丝滑(更新及时,不会出现环境依...
使用AI通信加速库DeepNCCL加速模型的分布式训练或推理性能
DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况,在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库,以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用DeepNCCL的操作方法。
使用抢占式实例弹性训练以降低AI模型的训练成本
为降低使用AI模型训练成本,云原生AI套件推出基于抢占式实例的弹性训练解决方案,该方案可以将AI模型训练这种有状态类型的工作负载运行在抢占式实例上,几乎可以做到在不影响训练作业成功率的情况下降低训练成本。
AI加速:使用TorchAcc实现Stable Diffusion模型分布式训练加速
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型,便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在Stable Diffusion分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
展望2024: 中国AI算力能否引爆高性能计算和大模型训练的新革命?
★算力;算法;人工智能;高性能计算;高性能;高互联;生成式人工智能;StableDiffusion;ChatGPT;CoPilot;文本创建;图像生成;代码编写;大语言模型;多模态大模型;预训练;边缘计算;液冷;HPC;冷板式液冷;Bard;AlphaGo;深度学习;AI服务器;GPU服务器;H100;A100;B100;X100;InfiniBand;L40S;PC;AI PC;PC集群; C....
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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