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。
AI计算机视觉笔记二十五:ResNet50训练部署教程
ResNet50训练主要还是想部署到RK3568开发板上,先记录下训练和转成ONNX模型过程。 一、 Resnet50简介 ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出,获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前,传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的,但当网络堆叠到一定深度时,就会出现退化问题。 残差网络的特点是容易优化,并且...
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。
Meta实习生让AI「调教」AI?ResNet-50无需训练,2400万参数秒级预测
【新智元导读】10年前,当我们有了足够的数据和处理能力,深度神经网络也就实现了对传统算法的超越。今天,神经网络对数据和算力更加饥渴,甚至需要微调数百万甚至数十亿的参数来进行训练。不过,这种情况或许很快就会改变。为了摆脱繁琐的训练过程,Boris Knyazev团队设计了一个「超网络」, 对于任意全新的深度神经网络,可以在几分之一秒内预测出该网络的参数,不再需要进行训练。开源项目:https://....
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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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