假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,"一朝看尽长安花"似乎近在眼前 -- 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助. 近年来,语言模型越训越大已成为常态.大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识.本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论. 首先,我们要感谢促成…

1.ERNIESage运行实例介绍(1.8x版本) 本项目原链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5097085?contributionType=1 本项目主要是为了直接提供一个可以运行ERNIESage模型的环境, https://github.com/PaddlePaddle/PGL/blob/develop/examples/erniesage/README.md 在很多工业应用中,往往出现如下图所示的一种特殊的图:Te…

DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 1. 概述 近日来,ChatGPT及类似模型引发了人工智能(AI)领域的一场风潮. 这场风潮对数字世界产生了革命性影响.ChatGPT类模型具有惊人的泛用性,能够执行归纳.编程.翻译等任务,其结果与人类专家相当甚至更优.为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松,AI 开源社区进行了各种尝试(例如 ChatLLaMa.Alpaca.Vicuna.Databricks-Dolly等). 然而,尽管…

本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的<讲解开源项目> 系列.这一期是由亚马逊工程师:Keerthan Vasist,为我们讲解 DJL(完全由 Java 构建的深度学习平台)系列的第 4 篇. 一.前言 很长时间以来,Java 都是一个很受企业欢迎的编程语言.得益于丰富的生态以及完善维护的包和框架,Java 拥有着庞大的开发者社区.尽管深度学习应用的不断演进和落地,提供给 Java 开发者的框架和库却十分短缺.…

在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后,接下来就要回到正题:使用caffe来进行模型的训练. 但如果对caffe并不是特别熟悉的话,从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力,需要对整个caffe框架有一个很清楚的了解,难度比较高:同时,在使用数据迭代训练自己模型时会耗费很多计算资源.对于单GPU或者没有大的GPU计算能力的研究者会比较困难.所以,使用已经训练好的caffe模型来进行finetuning就会是一个比较好的选择. 一来,finetuning的过程和训练的过程步…

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并…

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验…

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普…

在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后,接下来就要回到正题:使用caffe来进行模型的训练. 但如果对caffe并不是特别熟悉的话,从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力,需要对整个caffe框架有一个很清楚的了解,难度比较高:同时,在使用数据迭代训练自己模型时会耗费很多计算资源.对于单GPU或者没有大的GPU计算能力的研究者会比较困难.所以,使用已经训练好的caffe模型来进行finetuning就会是一个比较好的选择. 一来,finetuning的过程和训练的过程步…

摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q…