多模态大模型Pipeline构建：多模态数据处理与大模型训练实战指南
多模态模型预训练可提升跨模态理解与泛化能力，优化下游任务表现，适用于图像描述、视觉问答等跨模态任务。本方案以LLaVa多模态数据集和Qwen2-VL-7B-Instruct模型为例，介绍从数据准备、多模态模型预训练到服务部署的完整流程。
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。
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。
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。
机器学习PAI每 100 个 step 保存一次训练集和验证集的 auc，这个功能可以实现吗？
机器学习PAI每 100 个 step 保存一次训练集和验证集的 auc，然后在 tensorboard 上显示出来，这个功能可以实现吗？
机器学习PAI我训练的AUC 0.7左右，这个效果是不是很差了？
机器学习PAI我训练的AUC 0.7左右，这个效果是不是很差了？业界一般的我看都是0.8-0.9之间，数据量是百万级的样本
机器学习PAI训练时如何在work节点打印auc？worker1的日志我看到只有loss。请问在哪里
机器学习PAI训练时如何在work节点打印auc？worker1的日志我看到只有loss。请问在哪里能够看到？ 还是需要在config中配置下？
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