阿里云百炼平台发布推文，提供30天免费算力额度，助力玩转Llama3.1训练推理。老牛同学首当其冲，去体验一把，本文详细记录了整个过程，同时给出了老牛同学的一些想法，欢迎交流学习……...
在AI模型训练中，很多开发者会遇到“NaNLoss”问题，这不仅会导致训练失败，还可能影响模型的性能。本文将详细分析“NaNLoss”的成因，提供具体的解决方法，并通过代码案例演示如何避免和解决这一问题。希望这...
从DDPM到DDIM(三)DDPM的训练与推理前情回顾首先还是回顾一下之前讨论的成果。扩散模型的结构和各个概率模型的意义。下图展示了DDPM的双向马尔可夫模型。其中\(\mathbf{x}_T\)代表纯高斯噪声，\(\mathbf{x}_t,0<...
前几章我们讨论了RLHF的样本构建优化和训练策略优化，这一章我们讨论两种不同的RL训练方案，分别是基于过程训练，和使用弱Teacher来监督强Student循序渐进：PRM&ORM想要获得过程...
LLM训练activation优化相关技术,包括激活重计算/序列并行/zero-R/zero-offload等...
本文详细介绍了大模型技术栈在训练和推理中的关键框架，包括deepspeed、Megatron-LM、colossal-ai等训练框架，以及triton等推理框架。文章探讨了这些框架的特性和优势，以及如何应对内存优...
本文介绍了HuggingFace的Accelerate库，它简化了深度学习在多设备和分布式环境中的训练。文章详细讲解了安装步骤、库的使用方法，以及如何在分布式脚本中配置和运行。...
大模型落地实战指南：从选择到训练，深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章_微调大模型的gpu选型...
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选择预训练模型：选择一个在类似任务上已经训练好的模型作为起点。数据准备：准备并预处理你的数据集，使其适合模型的输入格式。微调：在你的特定数据集上继续训练模型，调整模型的权重。评估：评估微调后模型的性能。应用：将微...