在ACK中快速体验大语言模型
部署模型时,您可以根据自身需求选择模型来源以及部署模型的平台。本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为T4卡为例,演示如何在ACK中快速部署ModelScope模型、HuggingFace模型及本地模型。
模型介绍什么是AI试衣模型服务
模型简介AI试衣(OutfitAnyone)是通义实验室自主研发的虚拟试衣模型服务产品。用户无需亲临实体店或经历繁琐的试穿过程,仅需上传服装平铺图以及正面全身人像照,便能生成高质量试衣效果,精准展现衣物穿着后的实际观感。产品的核心优势在于通用性与灵活性,支持生成不同身材比例不同pose下的试衣效果图...
分布式训练:大规模AI模型的实践与挑战
1. 引言 分布式训练允许数据科学家和工程师在多个计算节点上并行执行模型训练,从而显著加快训练速度。这种方法对于处理大规模数据集尤其重要,因为单个计算设备往往无法满足内存和计算资源的需求。 2. 分布式训练的基础 2.1 数据并行 vs. 模型并行 数据并行:每个GPU或节点上运行相同模型的不同实例,并在不同的数据子集上进行训练。模型并行&...
动手实践:从零开始训练AI模型的全面指南
引言 随着人工智能技术的飞速发展,训练AI模型已成为科研、工程乃至创业领域的热门技能。本文旨在为初学者提供一个清晰、实用的指南,带领大家从零开始,了解并实践如何训练一个人工智能模型。我们将以一个简单的线性回归任务为例,逐步深入,探讨数据预处理、模型构建、训练过程及评估方法,最后展示如何使用Python和深度学习库...
使用Arena进行模型微调和模型管理
本文以大语言模型Qwen-7B-Chat为例,并结合Arena工具,演示如何在提交模型微调作业的同时,对模型微调作业所产生的模型进行管理。
App Inventor 2 Personal Image Classifier (PIC) 拓展:自行训练AI图像识别模型,开发图像识别分类App
我们都知道,人工智能AI的基本原理是事先准备好样本数据(这里指的是图片)及数据的标注信息(如图片中的人物是高兴、愤怒、哭泣等图片的判定信息),通过AI算法的训练,对输入的样本及标注进行拟合,形成最终的训练集数据。有了这份训练集数据,当下次我们输入一张新的图像时,AI算法根据训练集数据就能判断出图片中的人物的具体表情,这样就能对图片进行初步的分类。当然,判断的准确率和样本数量是有关系的,也和数据标....
ModelScope根据自己的数据,训练ai阅读小说,该用什么模型训练,模型能回答出小说中任何问题?
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人工智能平台PAI
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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