[帮助文档] 使用AI通信加速库DeepNCCL加速模型的分布式训练或推理性能
DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况,在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库,以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操...
[帮助文档] 创建AI模型
Lindorm AI引擎支持导入预训练AI模型,对数据库内的数据进行分析和处理或对时序数据进行建模,执行时序分析类任务。
大模型领域急需建立可解释AI理论
当前的大模型在处理各种任务时表现出色,从自然语言处理到图像识别,无一不展现出其在感知和推理方面的强大能力。然而,这些模型通常被视为“黑盒子”,其内部运作机制对于普通用户和甚至是专业领域的研究人员来说都是难以理解的。这种不透明性带来了许多问题,尤其是在需要对模型的决策进行解释和理解的场景下。 可解释性...
[帮助文档] AI加速:使用TorchAcc实现Stable Diffusion模型分布式训练加速
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型,便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在Stable Diffusion分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
[帮助文档] AI加速:使用TorchAcc实现ResNet-50模型分布式训练加速
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型,便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在ResNet-50分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
[帮助文档] AI加速:使用TorchAcc实现Swin Transformer模型分布式训练加速
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型,便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在Swin Transformer分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
逐步揭开模型面纱!首篇深度视觉建模中的可解释AI综述
摘要深度视觉模型在高风险领域有着广泛的应用。因此它们的黑匣子性质目前吸引了研究界的极大兴趣。论文在《可解释的人工智能》中进行了第一次调查,重点是解释深度视觉模型的方法和指标。涵盖了最新技术的里程碑式贡献,论文不仅提供了现有技术的分类组织,还挖掘了一系列评估指标,并将其作为模型解释的不同特性的衡量标准...
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