MT-MegatronLM：国产训练框架逆袭！三合一并行+FP8黑科技，大模型训练效率暴涨200%
❤️ 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 -> 丰富的 AI 工具库 -> 每日更新 -> 尽在微信公众号 -> 搜一搜：蚝油菜花 ⚡ "还在为千亿模型训练烧钱？国产框架让8卡GPU跑出8...
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。
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。
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。
训练集、测试集与验证集：机器学习模型评估的基石
在机器学习中，为了评估模型的性能，我们通常会将数据集划分为训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）。这种划分有助于我们更好地理解模型在不同数据上的表现，并据此调整模型参数，避免过拟合和欠拟合。本文将详细介绍这三个集合的作用，并通过代码演示如何进行数据集的划分。 目录 一、训练集、验证集与测试集的作用 二、为什么...
深度解析 Uno Platform 离线状态处理技巧：从网络检测到本地存储同步，全方位提升跨平台应用在无网环境下的用户体验与数据管理策略
处理离线状态下的用户体验是任何现代应用开发中不可或缺的一部分。当用户在网络连接不稳定或完全断开的情况下使用应用时，仍能提供良好的用户体验至关重要。Uno Platform 作为一个强大的跨平台框架，为开发者提供了多种手段来应对这一挑战。本文将通过一个具体的案例——在线笔记应用——来探讨如何在 Uno Platform 中优雅地处理离线状态，并提供示例代码...
分布式训练在TensorFlow中的全面应用指南：掌握多机多卡配置与实践技巧，让大规模数据集训练变得轻而易举，大幅提升模型训练效率与性能
分布式训练是解决大规模数据集训练问题的有效手段，尤其在深度学习领域，模型复杂度和数据量的增加使得单机训练变得不切实际。TensorFlow 提供了强大的分布式训练支持，使得开发者能够利用多台机器的计算资源来加速模型训练。本文将以最佳实践的形式，详细介绍如何在 TensorFlow 中实施分布式训练，并通过具体示例代码展示其实现...
ModelScope中，以本地模型为原型训练模型怎么实现，能用.gguf格式的模型训练吗？
ModelScope中，以本地模型为原型训练模型怎么实现，能用.gguf格式的模型训练吗？
机器学习PAI训练数据的原始 hive表存在emr集群，pai如何才能组装好训练数据进行模型训练呢？
机器学习PAI训练数据的原始 hive 表存在 emr 集群，pai如何才能组装好训练数据进行模型训练呢？官方建议通用的训练样本获取方法是？尝试了几种方法都很难走通
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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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