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阿里云文档 2024-11-14

利用PyTorch Profiler实现大模型的性能分析和故障排查

本文介绍PyTorch Profiler结合TensorBoard分析模型性能，分别从数据加载、数据传输、GPU计算、模型编译等优化思路去提升模型训练的性能。最后总结了一些会导致CPU和GPU同步的常见的PyTorch API，在使用这些API时需要考虑是否会带来性能影响。

文章 2024-11-03 来自：开发者社区

从零到一，打造专属AI王国！大模型私有化部署全攻略，手把手教你搭建、优化与安全设置

从零开始：大模型私有化部署的完整流程对于许多企业而言，将大型AI模型私有化部署在本地或私有云上，不仅能够保障数据的安全性，还能实现更加高效的计算和响应。本文将带你从零开始，完整体验大模型私有化部署的每一个步骤，并提供相应的示例代码，确保你的AI项目能够顺利上线。第一步：需求分析在开...

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【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...

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【AI大模型应用开发】【RAG优化 / 前沿】0. 综述：盘点当前传统RAG流程中存在的问题及优化方法、研究前沿

大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞 + 关注，持续学习，持续干货输出。 +v: jasper_8017 一起交流，一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览： ...

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【AI大模型应用开发】1.1 Prompt Engineering（提示词工程）- 用OpenAI API实战，优化方法论总结

书接上文【AI大模型应用开发】1.0 Prompt Engineering（提示词工程）- 典型构成、原则与技巧，代码中加入Prompt，我们开始实战。 0. 从最简单的开始 0.1 通用代码封装修改下我们上篇文章中的代码，将Prompt封装起来 from ...

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更新时间 2024-11-04 08:38:08

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