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。
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。
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...
TPO:告别微调!这个AI框架让大模型实时进化:无需训练直接优化,输入问题越用越聪明,输出质量暴涨50%
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与 AI 领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术! AI 在线答疑 -> 智能检索历史文章和开源项目 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜:蚝油菜花 “调参侠的终极解放!这个AI框架正在改写模型优化规则:不用微调不用标注,输入问题自动变聪明” 大家好,我是蚝油...

使用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。
【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...
【Hello AI】安装和使用AIACC-ACSpeed-分布式训练场景的通信优化库
AIACC-ACSpeed专注于分布式训练场景的通信优化库,通过模块化的解耦优化设计,实现了分布式训练在兼容性、适用性和性能加速等方面的升级。本文为您介绍安装和使用AIACC-ACSpeed v1.1.0的方法。前提条件已创建阿里云GPU实例,且GPU实例需满足以下要求:操作系统为Alibaba Cloud Linux、CentOS 7.x、Ubuntu 16.04或以上版本。已安装NVIDIA....

【Hello AI】AIACC-ACSpeed-AI分布式训练通信优化库
AIACC-ACSpeed(AIACC 2.0-AIACC Communication Speeding)是阿里云推出的AI分布式训练通信优化库AIACC-Training 2.0版本。相比较于分布式训练AIACC-Training 1.5版本,AIACC-ACSpeed基于模块化的解耦优化设计方案,实现了分布式训练在兼容性、适用性和性能加速等方面的升级。本文主要分为产品介绍、功使用说明、优化原....

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。
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