参考hugging face的文档介绍：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism，以下介绍聚焦在pytorch的实现上。 随着现在的模型越来越大，训练数据越来越多时，单卡训练要么太慢，要么无法存下整个模
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2023-09-26 10:08:42
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应用场景随着深度学习领域的发展，研究人员发现模型越大训练出来的效果越好，因此模型越来越大成为深度学习领域的一个显著特征。但是越大的模型对设备的要求越高，即需要单卡的算力更强，内存空间更大。当单卡运行不能满足模型的要求时，往往需要多卡甚至多台机器协调工作，共同完成训练工作。但如何协调多卡/多机来完成大模型的训练，是大规模分布式训练所需要解决的问题。模型并行策略是大规模分布式训练很常见的策略之一。它通
1. 什么是DAG宽依赖是划分Stage的依据。DAG的边界
开始:通过SparkContext创建的RDD结束:触发Action，一旦触发Action就形成了一个完整的DAG一个job和一个DAG有什么样的关系？
触发一个job形成一个DAG注意:一个Spark应用中可以有一到多个DAG，取决于触发了多少次Action一个DAG中会有不同的阶段/stage，划分阶段/stage的依据就是宽依赖一
文章目录一 模型训练1.基于高层API训练模型2.使用PaddleX训练模型3.模型训练通用配置基本原则二 超参优化1.超参优化的基本概念2.手动调整超参数的四大方法1）使用提前停止来确定训练的迭代次数2）让学习率从高逐渐降低3）宽泛策略4）小批量数据(mini-batch)大小不必最优 一 模型训练1.基于高层API训练模型通过Model.prepare接口来对训练进行提前的配置准备工作，包括
© 作者｜陈昱硕本文分为三部分介绍了大模型高效训练所需要的主要技术，并展示当前较为流行的训练加速库的统计。引言：随着BERT、GPT等预训练模型取得成功，预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景，越来越多的预训练模型取得了优异的效果。为了提高预训练模型的泛化能力，近年来预训练模型的一个趋势是参数量在快速增大，目前已经到达万亿规模。但如此大的参数量会使得
1.引言在之前的学习帖子中对于帖子的格式方面没有太过重视，今天起严格要求格式。拆词理解，领域模型可以拆为“领域”和“模型”二词。领域：按照我之前的理解，DDD中的领域是指软件系统要解决的问题，如在线商城就是为了解决电商问题，对应的就是电商领域。 模型：百度百科解释为对于某个实际问题或客观事物、规律进行抽象后的一种形式化表达方式。如户型图就是实际房屋结构的模型。把两个词结合起来，可以给领域模型下个定
本博客对pytorch在深度学习上的使用进行了介绍，本博客并不会对怎么训练一个好的模型进行介绍（其实我也不会），我觉得训练一个好的模型首先得选对一个模型（关键的问题在于模型如何设计），然后再经历一遍玄学调参，大概就能得到一个比较好的模型了。我仍只有半只脚在机器学习的门内（深度学习我觉得其实就是机器学习的延伸），大佬避过。一、创建模型 其实现在有很多关于机器学习的库（python 的
DeepSpeed核心思想DeepSpeed的核心就在于，GPU显存不够，CPU内存来凑。比方说，我们只有一张10GB的GPU，那么我们很可能需要借助80GB的CPU，才能够训练一个大模型。看一下官网对于这个理念的描述：Why would you want to use DeepSpeed with just one GPU?It has a ZeRO-offload feature which
要了解SD卡的设计规范，咱们必须从SD卡的分类讲起。一般有两种分类方式。一种是根据卡容量来分类。分为标准卡（SDSC）、高容量卡（SDHC）、扩展容量卡（SDXC）。SDSC不超过2GB，支持所有的SD协议。SDHC不超过32GB，但大于2GB，知识SD2.0协议。SDXC不超过2TB但大于32GB，支
PyTorch框架学习二十——模型微调（Finetune）一、Transfer Learning：迁移学习二、Model Finetune：模型的迁移学习三、看个例子：用ResNet18预训练模型训练一个图片二分类任务 因为模型微调的内容没有实际使用过，但是后面是肯定会要了解的，所以这里算是一个引子，简单从概念上介绍一下迁移学习与模型微调，后面有时间或需要用到时再去详细了解。一、Transfer
1.瀑布模型：之前必须先撰写出非常详细的需求说明书；2.快速原型模型:出软件产品的原型系统，这样可快速的和用户交互，用户通过该原型系统具体的了解该款软件，并通过原型发现用户需求的遗漏，同时用户参与度相较于瀑布模型加大了不少，这弥补了瀑布模型的不足；3.增量模型： 增量模型是将软件产品作为一系列的增量构件来设计、编码的。这样既可以快速的向用户提交可完成部分功能的产品，又能让用户有较充裕的时间适应新
背景近些年，NLP 应用方面有所突破，Bert、GPT、GPT-3 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
# 实现“大模型服务架构图”教程
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“大模型服务架构图”。下面是整个流程以及每一步需要做的事情。
## 流程图
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确定需求 --> 制定架构设计 --> 编写代码 --> 测试 --> 部署上线
```
## 步骤
1. **确定需求**
- 确定服务的功能和需求
关于模型的100个问答-part2一距离过年还有8天，没错的，我跟你一样还没有休假。深圳这段时间是冷到刺骨了，就是冷到我今天才来更新，不要烦我每次都要说这段话，毕竟是生活中无处表达，只能在这抒发了。上周的part1,感谢留言区的大神的回答，也补充了我知识的缺陷，谢谢！今天能写多少的问题就写多少个问题哈，有些我是想到就写上去了，也希望在这篇文章也能有大神出没，这个系列就是把一些零碎的知识汇总一下。1
11月3日，2022云栖大会杭州现场，阿里达摩院联手CCF开源发展委员会共同推出AI模型社区“魔搭”ModelScope，旨在降低AI的应用门槛。达摩院率先向魔搭社区贡献300多个经过验证的优质AI模型，超过1/3为中文模型，全面开源开放，并且把模型变为直接可用的服务。“近十年来，AI的研究发展迅猛，但AI的应用始终是一大难题，使用门槛过高限制了AI的潜能。”阿里巴巴集团资深副总裁、达摩院副院长周
# 如何实现“AI型模型训练架构图”
## 概述
在AI型模型训练过程中，建立一个清晰的训练架构图是非常重要的。本文将介绍如何实现“AI型模型训练架构图”的步骤以及每一步需要做的事情和相应的代码示例。
### 关系图
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AI_Model_Training {
+ Model
+ Data
+ Tra
DAE（Digital Asset Exchange）文件格式是3D交互文件格式，一般用于多个图形程序之间交换数字数据，DAE是一种3D模型，可被flash 导入。3Dmax与maya需要安装dae输出插件才可以打开，输出成后缀为dae的文件。谷歌地球的模型就是DAE。DAE文件是COLLADA的模型文件COLLADA定义了XML命名空间和数据库模式，以便在不丢失信息的情况下轻松地在应用程序之间传
文章目录数模转换原理DAC模块主要特点DAC引脚DAC转换DAC数据格式DAC触发选择DAC输出电压DAC通道使能DAC输出缓冲器使能DAC通道1 相关寄存器DAC控制寄存器 DAC_CRDAC 通道1的12位右对齐数据保持寄存器DAC_DHR12R1DAC 通道1的12位左对齐数据保存寄存器DAC_DHR12L1DAC通道1的8位右对齐数据保存寄存器DAC_DHR8R1硬件连接DAC配置步骤相
一、Storm计算模型简介 DAG计算模型，一个阶段接另一个阶段再接另一个阶段，在这个有向无环图里面可以灵活的组合，DAG是由Spout和bolt组合起来的，它们都是节点，边就是stream数据流，数据流里面的数据单元就是Tuple，而grouping呢就是数据流里面的数据如何做分发。二、DAG模型介绍
CUDA编程模型概述:以程序员的角度可以从以下几个不同的层面来看待并行计算。领域层逻辑层硬件层在编程与算法设计的过程中，你最关心的应是在领域层如何解析数据和函数，以便在并行运行环境中能正确、高效地解决问题。 当进入编程阶段，你的关注点应转向如何组织并发线程。在这个阶段，你需要从逻辑层面来思考，以确保你的线程和计算能正确地解决问题。在C语言并行编程中，需要使用pthreads或OpenMP技术来显式
