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关于 AIOps、AI 人像写真、云上 AI 应用训练与推理的感想 |社区征文
## 一、前言前几天受阿里云邀请,去深圳湾一号参加了关于 AI + 数据相关的技术分享。该分享分了三大主题:可观测场景下AIOps、基于FaceChain的AI人像生成实践、云上AI应用训练与推理的存储最佳实践。## 二、感想**2.1 可观测场景下AIOps**可观测场景下AIOps还是有很多东西要做的,组件有模块水平集成、模块上下集成、外部系统引入:可观测性数据融合。可观测多模态数据由统一的协议:OpenTelemetry,使用它来检测、生成、收集和...
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
# 引言作为一个专注于NLP的算法技术团队,我们一直致力于知识智能在各业务场景的价值落地,随着NLP技术的逐渐演变:从词表为王到词向量,再到以BERT为代表的预训练模型,再到最近横空出世的ChatGPT,让“技术赋能业务”... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703709&x-signature=Gm%2FWafHN25fpn6X51c5ANoP0mLw%3D)可以看到,虽然没有完全识别正确三元组,但chatGPT已经体现出了足够的智能,毕竟该例子包含了领域壁垒。随着以chatGPT为代表...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果! 本文主要介绍了火山引擎云原生机器学习平台在高性能计算和存储的规模化调度上的架构设计,如何对模型分布式训练进行加速...
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从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
> 本文整理自字节跳动基础架构研发工程师单既喜在 ArchSummit 全球架构师峰会上的演讲,主要介绍字节跳动离线训练发展的三个阶段和关键节点,以及云原生离线训练中非常重要的两个部分——计算调度和数据编排,最后将结合前两部分分享字节跳动在实践中沉淀的4个案例。**作者|单既喜-字节跳动基础架构研发工程师**# **业务背景** 本文整理自字节跳动基础架构研发工程师单既喜在 ArchSummit 全球架构师峰会上的演讲,主要介绍字节跳动离线训练发展的三个阶段和关键节点,以及云原生离线训练中非常重要的两个...
火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!
而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力,计算压力和通信压力。 The size of language model is growing at an exponential rate (来源:https://huggingface.co/bl...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/de7d9e74f796489ca353401e34695a23~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876455&x-signature=1dppiZ6gm%2BwQpyl7fB0D1TAi5Nc%3D) **|**项目地址:https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。、[GPT](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf)、[GPT-3](https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf) 等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 专家系统随笔
# 简介**专家系统**(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题,识别性能瓶颈,重点构建瓶颈分析、优化推荐模型,支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型,包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库,以及基于生态开发者开发的生态知识库。