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模型训练平台哪家强?5 大主流大盘点 AI模型如何从 “数据” 炼成 “智能”?关键在训练平台!今天带你速览5大主流模型训练平台,解锁科技前沿! 1、中关村科金得助智能模型训练平台,它提供一站式大小模型训推服务,能显著降低模型训练与推理成本。在资源受限或需要快速响应的环境中,它的优势尤为突出。平台还支持模型量化压缩技术,优化 GPU 资源使用,服务于更多AI应用场景。通过 Triton 引擎推理加速,可以将模型参数转换为 GPU 指令相关的二级制文件,提高运行时计算效率。 2. 国外标杆:TensorFlow谷歌开源的 “开发者首选”,灵活性极强,支持从手机端到数据中心的多设备部署,全球 90% 的AI研究机构用它训练图像识别模型;但对新手入门门槛较高。 3. PyTorch。Meta 力推的 “动态图王者”,深受学术圈青睐:与Python生态深度融合,代码可读性强,近年在计算机视觉领域应用爆发式增长。 4. 百度飞桨:国内 “自主创新代表”,集成文心大模型底座,训练效率提升3倍;提供 “星河社区” 共享算力,中小企业可 0 成本启动模型开发。 5. AWS SageMaker:亚马逊的 “云端训练利器”,企业级场景表现突出:支持分布式训练,适合训练百亿参数大模型; 模型训练平台作为人工智能发展的基石,正不断推动各行业的智能化进程。你最想用这些平台解决什么问题?评论区聊聊! #大模型 #ai #ai大模型 #垂类大模型 #模型训练
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为什么现在的大模型几乎都在用FP8? 🔍 面试题:为什么现在的大模型几乎都在用FP8? ⭐ S|Situation 现在的大模型问题,已经不是能不能训出来,而是训不训得动、跑不跑得起、扩不扩得下去。而 FP8 正好踩在这个矛盾点上。 ⭐ T|Task 以前 FP16 是一个很好的平衡点:精度够、工程成熟、大家都能用。但现在模型规模已经变了:几百亿、上千亿参数、大 batch、多机多卡并行。在这个量级下,FP16 的问题非常明显:显存占用大、通信带宽压力高、训练和推理被 memory bound 卡死。不是算不快,而是数据搬不动。 ⭐ A|Action 第一,它在规模上是“粗暴但有效”的 参数、激活、梯度直接减半,同样的硬件:能放更大的模型,或跑更大的 batch,或直接把成本打下来,这对大厂是非常现实的收益。 第二,现在的 FP8 不是“裸精度” 很多人担心精度炸,那是对“老 FP8”的理解。现在用的是一整套兜底体系:动态 scaling;混合精度(关键路径用 FP16/FP32);loss scaling、异常值裁剪;分层决定哪些算子能用 FP8。结果是效果几乎不掉,性能和成本大幅提升。 第三,FP8 正好卡在软硬件最优点 新一代 GPU 的 Tensor Core 原生支持 FP8,吞吐量是 FP16 的数倍。再加上CUDA、Transformer Engine 等框架全面配合,不用 FP8,等于白白浪费硬件能力。 ⭐ R|Result 现在大模型用 FP8,不是因为它“更先进”,而是因为:在超大规模训练和推理下, FP8 是当前成本、性能、效果之间最现实的平衡点。模型已经大到精度不再是第一矛盾,算力利用率和系统效率才是。 FP8 不是技术炫技,而是大模型被规模“逼出来”的最优解。 #llm #大模型 #ai #八股 #算法
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