如何将Together AI上基于Qwen2-7B训练的模型部署到ModelScope平台
请教下各位大佬。我在 together AI上基于Qwen2-7B训练了一个模型。 我现在想要将这个模型部署到https://www.modelscope.cn/ 中。应该怎么做？ lora方式进行微调的模型 模型是Qwen2-7B未对齐的模型
【科普向】我们所说的AI模型训练到底在训练什么？
前言 在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机上的语音助手到无人驾驶汽车，AI正在改变着世界。但当我们谈论AI模型训练时，究竟指的是什么呢？想象一下，如果你是一个新手厨师，想要学会做一道完美的菜肴，你会不断地尝试不同...
SPAR：智谱 AI 推出自我博弈训练框架，基于生成者和完善者两个角色的互动，提升了执行准确度和自我完善能力
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用，也会不定期分享自己的想法和开源实例，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/mCHayCRFwtK6UyLxi-5WaA 快速阅读 框架功能：SPAR 通过生成者和完善者的自我博弈，提升大型语言模型的...
【AI系统】并行训练基本介绍
分布式训练是一种模型训练模式，它将训练工作量分散到多个工作节点上，从而大大提高了训练速度和模型准确性。虽然分布式训练可用于任何类型的 AI 模型训练，但将其用于大模型和计算要求较高的任务最为有利。 本篇幅将围绕在 PyTorch2.0 中提供的多种分布式训练方式展开，包括并行训练，如：数据并行（Da...
【AI系统】感知量化训练 QAT
本文将会介绍感知量化训练（QAT）流程，这是一种在训练期间模拟量化操作的方法，用于减少将神经网络模型从 FP32 精度量化到 INT8 时的精度损失。QAT 通过在模型中插入伪量化节点（FakeQuant）来模拟量化误差，并在训练过程中最小化这些误差，最终得到一个适应量化环境的模型。 文中还会讨论伪量化节点的作用、正向和反向传播中的处理方式，以及如何在 TensorRT 中使用 QAT 模型进行....
【AI系统】训练后量化与部署
本文将会重点介绍训练后量化技术的两种方式：动态和静态方法，将模型权重和激活从浮点数转换为整数，以减少模型大小和加速推理。并以 KL 散度作为例子讲解校准方法和量化粒度控制来平衡模型精度和性能。 训练后量化的方式 训练后量化的方式主要分为动态和静态两种。 动态离线量化 动态离线量化（Post Training Quantization Dynamic, PTQ Dynamic）仅将模型中特定算子的....
【AI系统】谷歌 TPU v2 训练芯片
在 2017 年，谷歌更新了他们的 TPU 序列。谷歌将这一代 TPU 称之为 “用于训练神经网络的特定领域超级计算机”，那么显而易见，相比于专注于推理场景的 TPU v1，TPU v2 将自己的设计倾向放到了训练相关的场景。如果回顾历史，在 2017 年前后，深度学习跨时代的工作如雨后春笋般涌现，...
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计算机视觉笔记三十：yolov8_obb旋转框训练
一、训练 1、环境搭建 使用的是AUTODL环境，yolov8-obb数据集不大，也可以使用cpu。 2、创建虚拟环境 # 创建虚拟环境 conda create -n yolov8_env python=3.8 # 初始化 source activate # 激活 conda activate yolov8_env 3、下载yolov8源码 https://github.com/u...
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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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