1.張量的構造
2.組織張量中的元素
3.選取張量中的元素
4.張量的擴展與拼接
隨着人工智能技術的不斷進步，大模型的訓練成爲了推動深度學習領域發展的重要力量。然而，傳統的訓練方式往往面臨着性能瓶頸和高昂的成本問題，這使得許多研究者和開發者望而卻步。爲了解決這一難題，我們探索了使用OneFlow框架對GLM國產大模型進行
本文分享自華爲雲社區《如何基於香橙派AIpro將開源框架模型轉換爲昇騰模型》，作者：昇騰CANN。 在前面的介紹中，我們知道了如何基於香橙派AIpro開發AI推理應用，也大致瞭解到在推理之前，需要把原始網絡模型 (可能是 PyTorch 的
隨着深度學習的發展，模型規模逐漸增大，數據量和計算需求也呈爆炸式增長。在單個計算設備上完成大模型的訓練變得不切實際，因此，分佈式訓練成爲了解決這一問題的關鍵。在分佈式訓練中，數據並行是一種非常有效的策略，通過將數據和計算任務分佈到多個計算設
本文分享自華爲雲社區《Ascend C 自定義PRelu算子》，作者： jackwangcumt。 1 PRelu算子概述 PReLU是 Parametric Rectified Linear Unit的縮寫，首次由何凱明團隊提出，和Le
本文旨在探討阿里雲 TorchAcc，這是一個基於 PyTorch/XLA 的大模型分佈式訓練框架。 過去十年 AI 領域的顯著進步，關鍵在於訓練技術的革新和模型規模的快速攀升。儘管大模型展現了堪比人類的理解力，但其訓練卻對算力提出了極高的
本文通過搜索推薦項目進行外賣搜索廣告弱供給填充，提高流量變現效率。我們提出外賣多場景異構大圖、異構大圖在線建模技術演進路線，解決外賣搜索推薦業務多渠道、即時化的挑戰。相關成果發表CIKM2023會議一篇。聯合機器學習平臺搭建大規模圖訓練、
官方文檔 - Train Custom Data 環境說明 Windows11 Git，可選 Python 3.10.9 [下載地址] GTX 1050Ti CUDA Toolkits 12 先決條件 安裝 Nvidia 顯卡驅動
隨着人工智能技術的飛速發展，自然語言處理（NLP）成爲了研究熱點。ChatGLM2-6B是清華大學開源的一款大模型，具有強大的語言生成和理解能力。然而，由於其龐大的模型規模，對硬件資源的要求較高。本文將介紹如何在配備M2 Pro 32G U
2023 年堪稱是 AIGC 元年，文生圖領域誕生了 Stable Diffusion 項目，文生文領域誕生了 GPT 家族。一時間風起雲湧，國內外許多企業投身 AIGC 創新浪潮，各大雲廠商緊隨其後紛紛推出自己的大語言模型。在文生圖領域落
模擬環境開發 這裏的模擬環境就是在PC上去模擬開發板的開發、調試，跟開發板本身沒有關係。我這裏的操作系統環境爲Ubuntu 20.04。 首先安裝Anaconda，具體操作請參考烏班圖安裝Pytorch、Tensorflow Cuda環境
日前，Alibaba Cloud Linux 3 爲使 AI 開發體驗更高效，提供了一些優化升級，本文爲“Alibaba Cloud Linux 3 AI 能力介紹”系列文章預告篇，以 GPU 實例爲例，爲大家演示 Alibaba Clou
01 背景 OpenAI 在 3 月 15 日發佈了備受矚目的 GPT4，它在司法考試和程序編程領域的驚人表現讓大家對大語言模型的熱情達到了頂點。人們紛紛議論我們是否已經跨入通用人工智能的時代。與此同時，基於大語言模型的應用也如雨後春筍般
第一板塊：開篇 近日，阿里雲機器學習平臺PAI和北京大學楊智老師團隊合作的論文《GoldMiner: Elastic Scaling of Training Data Pre-Processing Pipelines for Deep L
出品人：Towhee 技術團隊 顧夢佳 爲了避免大量的計算，現有的視頻動作識別方法通常會採樣幾幀來表示每個視頻，然而這往往會限制識別的性能。爲此，Ample and Focal Network（AFNet）提出兩個分支的結構，以用更少的計算
編者按：在剛剛結束的 PyCon China 2022 大會上，龍蜥社區開發者朱宏林分享了主題爲《ARM 芯片的 Python+AI 算力優化》的技術演講。本次演講，作者將向大家介紹他們在倚天 710 ARM 芯片上開展的 Python+A
