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文章 2024-12-03 来自：开发者社区

Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers

随着生成式AI（genAI）模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展，其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势，模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代genAI系统核心组件的Transformer架构及其注意力机制，由于其计算密集型的特性，成为优化的重点对象。在前面的文章中，我们已经介绍了优化注意力核函数能够显著提升Transformer模型的性能。本文将进....

文章 2024-10-13 来自：开发者社区

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力

本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。我们不仅会讨论理论概念，还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。通过实际编码，我们可以更深入地理解这些机制的内部工作原理。文章目录....

阿里云文档 2024-06-06

如何快速使用C++程序来EAIS推理PyTorch模型？

您可以在ECS实例（非GPU实例）上绑定一个弹性加速计算实例EAIS（EAIS可以为ECS实例提供GPU资源），即可生成一款新规格的GPU实例。相比直接购买GPU实例，使用该方式可以为您灵活提供GPU资源并有效节省成本。如果您初次使用EAIS，可以通过本文内容体验在ECS实例上使用EAIS通过C++程序推理PyTorch模型并获得性能加速的完整使用流程，帮助您快速上手EAIS。

阿里云文档 2024-02-27

使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型

PAI Python SDK是PAI提供的Python SDK，提供了更易用的HighLevel API，支持用户在PAI完成模型的训练和部署。本文档介绍如何使用PAI Python SDK在PAI完成一个PyTorch模型的训练和部署。

文章 2024-01-27 来自：开发者社区

使用Transformer 模型进行时间序列预测的Pytorch代码示例

数据集这里我们直接使用kaggle中的 Store Sales — Time Series Forecasting作为数据。这个比赛需要预测54家商店中各种产品系列未来16天的销售情况，总共创建1782个时间序列。数据从2013年1月1日至2017年8月15日，目标是预测接下来16天的销售情况。虽然为了简洁起见，我们做了简化处理，作为模型的输入包含20列中的3,029,400条数据，。每行的.....

阿里云文档 2023-09-26

如何使用Python脚本通过EAIS（内置AIACC-Training 2.0加速库）训练PyTorch模型？_弹性加速计算实例(EAIS)

EAIS实例成功绑定至ECS实例后，您需要远程登录该ECS实例，然后使用EAIS实例进行AI训练。本文为您介绍使用Python脚本通过EAIS实例（内置AIACC-Training 2.0加速库）训练PyTorch模型的具体操作。

阿里云文档 2023-09-26

如何使用EAIS训练PyTorch模型？

EAIS实例成功绑定至ECS实例后，您需要远程登录该ECS实例，然后使用EAIS实例训练PyTorch模型。本文为您介绍使用EAIS训练PyTorch模型的具体操作。

阿里云文档 2023-08-30

如何通过C++程序来使用EAIS推理PyTorch模型？

EAIS实例成功绑定至ECS实例后，您需要远程登录该ECS实例，然后使用EAIS实例进行AI推理。本文为您介绍使用C++程序通过EAIS推理PyTorch模型的具体操作。

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更新时间 2024-12-12 16:15:54

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