Android播放音效文件
loopCycles int 循环播放次数，-1表示一直循环。返回说明 0表示操作成功，非0表示操作失败。pauseAudioAccompany：暂停播放伴奏。public abstract int pauseAudioAccompany();返回说明 0表示操作成功，非0表示操作失败。...
video
如果不是循环播放，每次都是网络重新加载。Q：缓存中的视频何时会清除？A：页面销毁或者关闭小程序时会清除。Q：小程序如何获取视频时长？A：在视频组件 onTimeUpdate 方法中获取。Q：在 video 组件中设置 loop 字段为循环播放，删除视频...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
AIACC-ACSpeed（AIACC 2.0-AIACC Communication Speeding）是阿里云推出的AI分布式训练通信优化库AIACC-Training 2.0版本。相比较于分布式训练AIACC-Training 1.5版本，AIACC-ACSpeed基于模块化的解耦优化设计方案，实现了分布式训练在兼容...
5分钟使用EAS一键部署Kohya SD模型微调应用
LoRA network weights LoRA网络权重，如果要接着训练则选用最后训练的LoRA。选填。Train batch size 训练批量大小。该值越大，对显存的要求越高。Epoch 训练轮数，将所有数据训练一次为一轮。需要自行计算。一般情况下：Kohya中总训练次数=...
RDMA：使用高性能网络进行分布式训练
自定义镜像 基于灵骏智算类型的资源提交训练任务时，您也可以自行构建并使用自定义镜像，注意事项如下：环境要求 CUDA>=11.2 NCCL>=2.12.10 Python3 安装RDMA库 灵骏智算资源为您提供高性能的RDMA网络，当您用自定义镜像时，需在自定义镜像...
配置 MPC 项目
因此，需要保证项目中训练节点和预测节点的网络互通。测试环境 选择一个节点作为测试环境的隐私计算节点，节点来源于 节点管理 模块中，在测试环境使用预测引擎的节点。生产环境 选择一个节点作为生产环境的隐私计算节点，节点来源于 节点...
功能特性
同时，通过大规模RDMA网络部署实践，阿里云自主研发了基于端网协同的RDMA高性能网络协议和HPCC拥塞控制算法，并通过智能网卡实现了协议硬件卸载，降低了端到端网络延时，提升了网络IO吞吐能力，并有效规避和弱化了网络故障、网络黑洞等传统...
通用环境变量列表
提交DLC训练任务时，PAI会自动注入多个通用环境变量，便于您在代码中直接使用。本文为您介绍DLC系统中默认提供的环境变量列表。公共环境变量 基于灵骏智算的环境变量，关于环境变量的说明，请参见 配置高性能网络变量。PyTorch环境变量 在...
GPU计算型
存储：I/O优化实例 仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘 网络：支持IPv6 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）适用场景：中小规模的AI训练业务 使用CUDA进行加速的HPC业务 对GPU处理能力或显存容量需求较高的AI推理业务 深度...
安装ACCL库
背景信息 ACCL面向阿里云 灵骏 架构设计，通过算法与拓扑的深入协同来收获更好的通信性能，充分挖掘高性能RoCE网络的带宽效率，最大化分布式训练系统的可扩展性。ACCL提供了简单易用的C++ API，语义与MPI等主流集合操作接口相近。ACCL提供...
弹性裸金属服务器概述
弹性裸金属服务器适合上云部署传统非虚拟化场景的应用，通过与阿里云产品家族中的其他产品（例如存储、网络、数据库等）无缝对接，可以更多元化地结合您的业务场景进行资源构建。本文介绍云服务器ECS弹性裸金属服务器实例规格族的优势和...
部署及微调Qwen-72B-Chat模型
通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型，它的预训练数据类型多样、覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上，使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手...
通义千问开源系列 大语言模型
预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。通义千问的开源模型均可在ModelScope上直接获取，灵积平台为这些开源模型的对齐版本提供了可直接使用的API服务，包括qwen-1.8b-chat，qwen-7b-chat，qwen-14b-chat和...
使用Intel AI容器镜像部署Qwen-7B-Chat
预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-7B 的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。重要 Qwen-7B-Chat的代码依照 LICENSE 开源，免费商用需填写 商业授权申请。您应...
EAS一键部署通义千问大模型服务
预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-7B的基础上，我们使用对齐机制开发了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。产品文档 ...
PAIFlow Manifest参数说明
通过OpenAPI创建Pipeline时...子工作流所属定义的版本 spec:arguments:子工作流赋值 artifacts:parameters:dependencies:子工作流依赖列表 when:条件判断 withSequence:基于序号的循环表达式 start:开始序号 end:结束序号 format:格式,具体见...
ACK集群实现弹性裸金属AI训练
本方案使用了SCC超级计算集群，采用弹性裸金属GPU服务器、并行文件系统CPFS、RDMA网络、阿里云容器服务Kubernetes版和飞天AI加速训练工具，提供性能稳定的训练环境，保障业务能力。解决问题 搭建AI图片训练基础环境。使用CPFS存储训练数据...
超级计算集群概述
计算：处理器与内存配比为1:3 处理器：3.1 GHz主频的Intel ® Xeon ® Gold 6149（Skylake）存储：均为I/O优化实例 仅支持SSD云盘和高效云盘 网络：同时支持RoCE网络和VPC网络，其中RoCE网络专用于RDMA通信 适用场景：大规模机器学习训练 ...
已停售的实例规格
支持IPv6 支持ERI（Elastic RDMA Interface）超高网络收发包PPS能力 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）适用场景：大数据场景应用，例如Spark、Hadoop 高性能科学计算和仿真计算 各种通用类型的企业应用，例如Redis c7re...
基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调
本文基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型在阿里云ECS上进行指令微调的训练方案，最终可以获得性能更贴近具体使用场景的语言模型。背景信息 LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta AI在2023年2月发布的开放使用预训练语言模型（Large ...
GPU计算型和GPU虚拟化型实例概述
存储：I/O优化实例 仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘 网络：支持IPv6 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）适用场景：中小规模的AI训练业务 使用CUDA进行加速的HPC业务 对GPU处理能力或显存容量需求较高的AI推理业务 深度...
常见问题
每次迭代好新的数据，最好把所有的最新数据放一起，从基础模型开始训练，不建议从之前SFT的模型开始训练（百炼支持的这种模型，更多是考虑训练成本，基于每次训练好的模型使用增量数据训练，比全量数据训练更快，但效果没那么好）。...
已停售的GPU实例规格
仅支持SSD云盘和高效云盘 网络：支持IPv6 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）适用场景：云游戏的云端实时渲染 AR和VR的云端实时渲染 AI（DL和ML）推理，适合弹性部署含有AI推理计算应用的互联网业务 深度学习的教学练习...
使用FastGPU加速AI训练/推理
专有网络VPC 该网络由逻辑网络设备（如虚拟路由器，虚拟交换机）组成，可通过专线、VPN等连接方式与传统数据中心组成一个按需定制的网络环境，实现应用的平滑迁移上云。最佳实践详情 关于使用FastGPU进行极速AI训练/推理的更多信息，请参见...
什么是AI通信加速库Deepnccl
Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的一种用于多GPU互联的AI通信加速库，在AI分布式训练或多卡推理任务中用于提升通信效率。本文主要介绍Deepnccl的架构、优化原理和性能说明。产品简介 Deepnccl基于NCCL（NVIDIA Collective ...
EasyCKPT高性能CKPT发布
新增功能/规格 PAI-EasyCKPT是为PyTorch大模型训练场景而开发的高性能Checkpoint框架，通过异步化层次化保存、重叠模型拷贝和计算、网络感知异步存储的策略，实现近0开销的模型保存机制和大模型训练全过程精度无损的模型保存与恢复的能力。...
PAI图像分类（多标签分类）训练
PAI平台提供图像多标签分类相关算法，支持千万级别超大规模的图片样本训练。本文为您介绍如何使用PAI命令基于图片数据生成图像多标签分类模型。图像分类训练 您可以使用 SQL脚本 组件进行PAI命令调用，也可以使用MaxCompute客户端或...
PAI视频分类
PAI平台提供视频分类相关算法，支持千万级别超大规模的视频样本训练。本文为您介绍如何基于短视频数据生成视频分类模型。数据说明 视频分类相关算法支持.avi 及.mp4 等常见视频格式的原始数据，本文进行视频分类模型训练的数据分别为 ...
EasyCkpt：AI大模型高性能状态保存恢复
通过采用异步化层次化保存、重叠模型拷贝和计算、网络感知异步存储的策略，EasyCkpt实现了近0开销的模型保存机制和大模型训练全过程精度无损的模型保存与恢复的能力。EasyCkpt已经支持当前流行的两种大模型训练框架Megatron和DeepSpeed，您...
基于ACCL优化套件进行多机训练
本文以BERT-Large模型为例，介绍如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练。前提条件 可以访问灵骏节点并拥有管理员权限。已安装和配置GPU驱动、RDMA驱动和Docker CE。步骤一：准备容器镜像 本文推荐的镜像为 registry....
镜像加速
DADI的Overlaybd镜像格式实现了基于网络的按需读取功能，相比于传统的分层tar包文件格式，实现了容器的快速启动。PAI集成了DADI，您可以在DSW或DLC中使用DADI加速镜像，来提升模型训练速度。本文为您介绍如何在DSW或DLC上按需使用DADI加速...
PAI图像语义分割训练
PAI-EasyVision提供图像语义分割模型的训练及预测功能，本文为您介绍如何通过PAI命令进行图像语义分割模型训练。图像语义分割训练 图像分割组件实现了基于DeepLab-V3的语义分割模型，详情请参见 Encoder-Decoder with Atrous Separable ...
搭建类似妙鸭相机的应用
虽然目前开源版本的facechain下载后即可配置使用，但存在以下问题：训练和推理的过程中会直接从模型Hub下载模型，整个应用涉及多个模型，大小约25 GB，导致整体耗时长，并且直接通过公网下载模型对带宽和网络稳定性要求很高，一旦无法下载...
什么是Deepytorch Training（训练加速）
Deepytorch Training是阿里云自研的AI训练加速器，为生成式AI和大模型场景提供训练加速功能。本文主要介绍Deepytorch Training在训练加速上的概念、优势及特性。Deepytorch Training介绍 Deepytorch Training面向生成式AI和大模型场景，...
产品优势
阿里云GPU云服务器具有广阔的覆盖范围、超强的计算能力、出色的网络性能和灵活的购买方式，神行工具包（DeepGPU）是专门为GPU云服务器搭配的具有GPU计算服务增强能力的免费工具集。本文主要介绍GPU云服务器和神行工具包（DeepGPU）的优势。...
搭建TensorFlow
您可以将AI训练任务所需的软件环境容器化，然后在ECI上执行训练任务，在解决环境搭建复杂问题的同时，可以只为运行时间付费，从而降低成本，提升效率。本文以一个Github上基于GPU的TensorFlow训练任务为例，介绍如何基于 ACK Serverless...
写真相机方案
写真相机方案实现了自动化训练用户专属的Lora模型，并利用Lora模型和模板图片生成用户个性化的写真照片。模型在线服务（EAS）是PAI提供的模型服务平台。该方案定义了一套算法流程，可以部署为EAS模型在线服务，并提供了相关的调用接口，...
使用ECI运行TensorFlow任务
您可以将AI训练任务所需的软件环境容器化，然后在ECI上执行训练任务，在解决环境搭建复杂问题的同时，可以只为运行时间付费，从而降低成本，提升效率。本文以一个Github上基于GPU的TensorFlow训练任务为例，介绍如何基于 ACK Serverless...
查询网络通信距离（NCD）
PAI灵骏提供了统一的网络通信距离NCD（Network Communication Distance）查询接口，供您对GPU节点（或网卡）间的通信距离进行查询，以实现更优的任务调度，获得最佳的训练性能。本文为您介绍NCD的基本概念、使用NCD的原因以及如何使用NCD。...
什么是集群极速部署工具FastGPU
使用FastGPU构建人工智能计算任务时，您无需关心IaaS层的计算、存储、网络等资源部署操作，即可达到简单适配、一键部署、随处运行的效果。FastGPU提供以下两套组件：运行时组件ncluster：提供便捷的接口将线下的人工智能训练和推理脚本快速...
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