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...

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。
【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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