Horovod弹性训练
弹性模型训练通过对接Horovod的Elastic模式，可以让Horovod运行的分布式训练任务具备动态调整训练Workers数量的能力。您可以通过实时的弹性模型训练，并结合抢占实例，充分利用空闲的算力资源，以降低单位时间的训练成本。本文介绍如何部署...
快速提交MPIJob训练任务
DLC是一站式的云原生深度学习训练平台，为开发者和企业提供灵活、稳定、易用和高性能的机器学习训练环境。本文为您介绍如何在DLC中使用mpirun和Deepspeed方式来提交MPIJob类型的分布式训练任务。前提条件 已开通DLC后付费，并创建默认工作...
使用NAS提交单机PyTorch迁移学习任务
区域 参数 描述 基本信息 任务名称 深度学习训练的任务名称。节点镜像 选择 PAI平台镜像，并在下面列表中选择PyTorch镜像。例如：选择 pytorch-training:1.12PAI-gpu-py38-cu113-ubuntu20.04。数据集配置 选择 步骤一 创建的NAS类型数据集...
创建及管理数据集加速槽
在使用数据集加速器（DatasetAccelerator）进行训练数据加速前，您需要创建数据集加速槽来绑定数据源的存储地址。系统会根据数据源类型、数据大小、训练的框架以及模型等因素，对关联的数据集数据进行预处理，以提高对数据集数据的访问速度...
基于抢占式实例的弹性训练
为降低使用AI模型训练成本，云原生AI套件推出基于抢占式实例的弹性训练解决方案，该方案可以将AI模型训练这种有状态类型的工作负载运行在抢占式实例上，几乎可以做到在不影响训练作业成功率的情况下降低训练成本。优势与限制 基于抢占式...
Llama3-8B大模型微调训练
peft_lora_alpha 32 示例使用的参数说明如下，请您根据实际情况进行修改：accelerate launch 命令行工具用于在多GPU中启动和管理深度学习训练脚本。num_processes 1：设置并行处理的进程数量为1，即不进行多进程并行处理。config_file/ml/...
深度学习框架及开通说明
在使用深度学习框架训练数据之前，需要上传训练的数据至阿里云对象存储OSS中，算法在运行时从指定的OSS目录中读取数据。算法在执行时访问同一区域下OSS中数据时不产生流量费用，访问其它地域的OSS会产生流量费用。说明 阿里云机器学习目前...
弹性伸缩概述
背景介绍 弹性伸缩是ACK Serverless上被广泛采用的功能，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。弹性伸缩分为两个维度：调度层弹性，主要是负责修改负载的调度容量变化。...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
云产品依赖与授权：Designer
通用训练资源：Designer中提供了基于通用训练资源进行训练的深度学习算法，且自定义 Python脚本 组件也依赖通用训练资源，推荐您在使用前进行开通和授权。说明 您可以登录 PAI控制台 后单击 开通和授权>全部云产品依赖 查看各功能模块依赖...
弹性伸缩概述
背景介绍 弹性伸缩是ACK被广泛采用的功能，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。弹性伸缩分为两个维度：工作负载伸缩（调度层弹性）：主要负责修改工作负载的调度容量...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
产品优势
与业务流程深度结合的训练流程 用户真实的业务场景多变且复杂，传统的训练模式并不能很好地跟时刻变化的业务场景相耦合，导致用户在实际训练过程中产生了一堆无用的模型，效率和准确性不高。自学习平台将训练过程中的 数据选择>训练>评估>...
Z-Score归一化
在机器学习领域，Z-Score归一化经常用于数据处理，例如神经网络、聚类分析等应用。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择归一化字段 选择需要归一化的字段。可多选。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用...
功能特性
与业务流程深度结合的训练流程 将已知参数参与过程的训练中，训练出来的模型往往只是基于以往经验数据得来的预期模型，但是工业领域场景多变且复杂，往往传统的训练模式并不能很好的跟时刻变化的业务场景相耦合，这就导致用户在实际训练...
什么是计算优化编译器AIACC-AGSpeed
AIACC-AGSpeed介绍 AIACC-AGSpeed简称为AGSpeed，AGSpeed作为阿里云自研的AI训练计算优化编译器，对PyTorch深度学习框架训练过程中的计算性能进行深度优化，具有其显著的计算性能优势。AGSpeed的组件架构图如下所示：组件架构 说明 编译器...
图像识别介绍
视频场景分析 基于大量图像识别数据，用深度学习算法训练，可准确识别视频中的物体和内容，实现对视频全自动且准确的快速识别，提高检索效率精度和播放量，节省人力成本，并实现自动化的视频内容检索服务、个性化推荐、内容检索服务、审查...
AI加速：使用EPL实现AI训练加速
EPL（Easy Parallel Library）是高效易用的分布式模型训练框架，深度集成多种训练优化技术，提供了简单易用的API实现各种并行化策略。您可以使用EPL实现低成本、高性能分布式模型训练。本文为您介绍如何在DLC中使用EPL高效地进行分布式...
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...
GPU计算型和GPU虚拟化型实例概述
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 深度学习，...
模型仓库（FastNN）
PAI模型仓库FastNN（Fast Neural Networks）是一个基于PAISoar的分布式神经网络仓库。目前FastNN已经支持了Inception、Resnet、VGG等经典算法，后续会逐步开放更多的先进模型。目前FastNN已经内置于 Designer 平台中，并且可以直接在该平台...
安装ACCL库
ACCL提供了对PyTorch、Horovod 等深度学习框架以及数据并行、模型并行等主流并行训练模式的支持，便于深度学习用户快速使用。ACCL的关键特性包括：异构拓扑感知，例如节点内PCIE与NVLink/NVSwitch、节点间多轨RDMA网络，分层混合算法设计，...
产品优势
AI训练计算优化编译器AIACC-AGSpeed AIACC-AGSpeed（简称AGSpeed）作为阿里云自研的AI训练计算优化编译器，针对PyTorch热门框架训练场景中存在的计算瓶颈进行深度优化，具有其显著的性能优势，在提高训练效率的同时能够降低使用成本。...
OSS存储读写分离最佳实践
该示例为一个简单的深度学习模型训练，业务通过只读OSS存储卷从OSS的/data-dir目录中读取训练集，并通过OSS SDK将checkpoint写入OSS的/log-dir目录。通过ossfs实现读写 参考以下模板部署手写图像识别训练应用。该应用使用简单的Python编写...
云原生AI套件概述
GPU调度概述 AI负载调度 弹性AI任务 弹性调度分布式深度学习训练任务：训练过程中，支持动态伸缩子任务Worker实例数量和节点数量，同时基本维持整体训练进度和模型精度。在集群资源空闲时，支持增加更多Worker加速训练；在资源紧张时，释放...
创建训练任务
框架 支持使用以下几种深度学习训练框架和训练工具，它们提供了丰富的功能和接口，方便您进行构建、训练和优化深度学习模型。Tensorflow PyTorch ElasticBatch XGBoost OneFlow MPIJob 说明 当 资源配额 选择灵骏智算资源时，仅支持提交...
PAI灵骏智算服务概述
您只需为AI训练所消耗的资源付费，无需建设、调优和运维复杂的计算节点、存储及RDMA网络，即可使用高扩展性、高性能、高性价比的智能计算基础设施环境。产品架构 PAI灵骏 是软硬件一体化设计的算力集群服务，硬件涵盖了服务器、网络、存储...
RDMA：使用高性能网络进行分布式训练
PAI灵骏智算（Serverless）是阿里云基于软硬件一体优化技术，构建高性能异构算力底座，面向大规模深度学习及融合智算，具备高性能、高效率、高利用率等核心优势。本文为您介绍使用高性能网络的配置说明。使用限制 仅适用于基于灵骏智算资源...
应用场景
超大规模GPU算力系统，全对等网络架构，全资源池化，可以搭配PAI（机器学习平台）使用，支持多种训练框架（Pytorch、TensorFlow、Caffe、Keras、Xgboost、Mxnet等），可以满足多种规模的AI训练和推理业务。AI基础设施。平滑扩容。满足不同...
文件存储CPFS
适用场景 文件存储CPFS 针对高性能计算场景的性能要求进行了深度优化，提供对数据毫秒级的访问和高聚合IO、高IOPS的数据读写请求，可以用于AI深度训练、自动驾驶、基因计算、EDA仿真、石油勘探，气象分析、机器学习、大数据分析以及影视...
JindoFS实战演示
Fluid+JindoFS对HDFS上的数据进行训练加速 Fluid+JindoFS对HDFS上的数据进行训练加速 2021-07-13 在AI训练场景中处理HDFS数据面临很多问题，例如计算存储分离，数据读取性能较差，无法满足AI训练作业的IO性能、很多深度学习训练框架并不...
基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed AGSpeed AIACC-AGSpeed（简称AGSpeed）是阿里云推出的一个基于PyTorch深度学习框架研发的计算优化编译器，用于优化PyTorch深度学习模型在阿里云GPU异构计算实例上的计算性能，可以实现计算优化...
Designer概述
深度学习框架组件 包括基于PAI-Easy系列的视觉类算法、语音类算法、自然语言处理算法，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。自定义算法组件 包括SQL脚本、Python脚本、PyAlink脚本等自定义算法组件，可以满足您更加定制化的算法工作流...
什么是人工智能平台PAI
社交网络服务关系挖掘场景：微博粉丝领袖分析或社交关系链分析。文本类场景：新闻分类、关键词提取、文章摘要或文本内容分析。非结构化数据处理场景：图片分类或图片文本内容提取。其他各类预测场景：降雨预测或足球比赛结果预测。机器学习...
分布式训练框架StarServer
分布式训练框架是深度学习和大规模机器学习中用于加速模型训练、处理海量数据以及提高系统稳定性和资源利用率的关键技术。它通过将复杂的模型分布在多个计算节点上实现并行计算，从而显著缩短训练时间，适应日益增长的数据集规模和大模型的...
产品优势
阿里云工业视觉智能产品主要有以下几点优势：深度优化的模型 算法模型针对工业检测中样本图像语义信息弱、尺度变化大、背景复杂、特征组内差异大组间差异小的特点深度优化，在您再次定制优化前即拥有远优于开源算法的性能。无需专业算法...
计算资源优化
容器弹性伸缩 弹性是 容器服务 Kubernetes 版 ACK（Container Service for Kubernetes）被广泛采用的功能，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。弹性伸缩分为两个维度：...
概述
云剪辑 AI处理 点播提供了智能封面、视频DNA、智能视觉等AI处理能力，深度解读视频的每一帧，全方位挖掘结构化信息，为零算法基础的开发者和企业提供定制化的模型训练能力，应用与各种场景可前往 视频AI线上体验馆 进行体验。效果样例如下...
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...
2021年
2021年01月11日 华北2（北京）华东2（上海）华东1（杭州）华南1（深圳）MediaFlow Processor EasyVision Processor EAS 提供的EasyVision Processor可以加载EasyVision框架训练得到的深度学习模型。2021年01月11日 与 EAS 支持的地域相同，...
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