使用eRDMA网络进行分布式训练
弹性RDMA（Elastic Remote Direct Memory Access，简称eRDMA）是阿里云自研的云上弹性RDMA网络。PAI通用计算资源中的部分GPU机型已支持eRDMA能力，您只需使用特定镜像提交基于这些GPU机型的DLC任务，系统将自动在容器内挂载eRDMA网卡，从而加速分布式训练过程。
Llama3-8B大模型微调训练
DSW是一款交互式建模平台，适合需要定制化微调模型并追求优化效果的开发者。本文以Llama-3-8B-Instruct模型为例，为您介绍如何在DSW中对Llama3大模型进行参数微调训练，以使模型更好地理解和适应特定的任务，提高模型在指定任务上的表现和性能。
GPT被封锁了怎么办？轻松获取高质量的数据，训练自己的人工智能和大语言模型。
前言 2023年被广泛认为是人工智能大模型的元年。这一年，基于大规模数据训练的AI模型，如OpenAI的GPT-4和其他类似的模型，取得了显著的突破。这些模型不仅在自然语言处理、图像生成和语音识别等领域表现出色，还在医疗、金融、教育等行业展现了广泛的应用前景。 视频讲解链接 下面是调用OpenAI的Gpt3.5模型的...
图像生成训练
图像生成训练算法提供主流的GAN模型训练功能，用于图像生成。通过对原始图片素材进行训练，支持DCGAN、WGAN-GP、LSGAN、GGAN、PGGAN和StyleGAN图像生成模型网络，可生成高质量和多样化的图像生成模型。
MLP回归的训练过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归的训练过程涉及前向传播、损失计算、反向传播及参数更新的多个步骤，通过这些步骤模型可以逐渐学习并优化，从而准确预测输出结果。
实战 | 基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、人工智能
基本功能演示 基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、人工智能 摘要：反光衣检测与预警系统对于确保工作人员的安全至关重要，尤其是在视线受限或光线不足的工作环境中。反光衣可以显著提高工作人员的可见性，降低事故风险。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过1073张人员穿戴反光衣及其他衣服照...
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能（2）
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能（1）https://developer.aliyun.com/article/1536856 二、目标分割模型的训练、评估与推理 1.YOLOv8的基本原理 YOLOv8是一种前沿的深度学习技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进...
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能（1）
前言 乳腺癌是女性中最常见的癌症之一，其诊断与治疗成效在很大程度上依赖于肿瘤的早期发现和准确分类。然而，传统的诊断方法需要高度依赖医生的经验和专业知识，这一过程可能存在耗时久、误诊率高等问题。乳腺癌智能检测分割与诊断系统的引入，通过精确的图像分析技术，可以大大提高肿瘤检测的速度和准确性，这对于提升乳腺癌患者的治疗效果和生存率具有至关重要的意义。 乳腺癌智能检测分割与诊...
Nat. Commun. | 训练人工智能以发现与疾病相关的基因
研究人员已经开发出一种使用深度学习来识别与疾病相关基因的人工神经网络。该研究发表在2020年2月12日《 Nature Communications》上。人工神经网络揭示了大量基因表达数据中的模式，并发现了与疾病相关的基因。来自瑞典林雪平大学的开发人员希望该方法最终可以应用于精准医学和个性化治疗。科学家根据不同蛋白质或基因如何相互作用来绘制生物系统图。他们使用人工智能（AI），研究了是否有可能通....
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