AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。...腾讯云AI产品的新春采购节，正是我们对这一信念的践行。...本次新春大促，腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品，从语音识别到语音合成，从AI绘画到数智人，从人脸核身到人脸特效，从文字识别到机器翻译，再到腾讯同传等，每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...腾讯云新春大促AI会场特设两大专区： @首单专区：新用户购买，限购1次，最低0.4折！ @特惠专区：不限新老用户，最低1.5折！...更多腾讯云AI产品新春大促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单！
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兔年好运，盛惠上“云”，腾讯云CDN&音视频通信2023年新春采购节钜惠升级！...会场设有：首购专区、限时组合购专区、企业专区、特惠专区四大亮点模块，多种优惠购买方案满足多样需求，CDN/短信/直播/点播等热销爆品0.01元起，腾讯云呼叫中心89元/月/座席起，基于 QQ 底层 IM...CDN简介：快速稳定、智能安全的内容加速服务，支持图片、音视频等多元内容分发。适用场景：门户网站、电商、游戏安装包获取、手机 ROM 升级、应用程序包下载、在线音视频播放。图片2....云点播简介：支持多样上传 SDK，媒资处理，视频 AI，数据分析，播放器 SDK 等功能。适用场景：短视频、长视频、电商、直点结合。图片5.
大模型超越AI 目前所指的大模型，是“大规模深度学习模型”的简称，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，可以处理大规模的数据和复杂的问题，多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。...本文将探讨大模型的概念、训练技术和应用领域，以及与大模型相关的挑战和未来发展方向。...训练大模型的挑战 训练大模型需要应对一系列挑战，包括： 以下是与大模型相关的一些代码示例： 计算资源需求： import tensorflow as tf # 指定使用GPU进行训练 with tf.device...未来的发展方向可能包括： 更高效的训练算法：研究人员将继续致力于开发更高效、可扩展的训练算法，以加快大模型的训练速度。...更智能的模型压缩技术：模型压缩和加速技术将继续发展，以减小大模型的计算和存储开销。 更好的计算平台支持：为了支持训练和部署大模型，计算平台将继续改进，提供更强大的计算资源和工具。
机器之心发布 机器之心编辑部 9 月 12 日，淘天集团联合爱橙科技正式对外开源大模型训练框架 ——Megatron-LLaMA，旨在让技术开发者们能够更方便的提升大语言模型训练性能，降低训练成本，并且保持和...测试显示，在 32 卡训练上，相比 HuggingFace 上直接获得的代码版本，Megatron-LLaMA 能够取得 176% 的加速；在大规模的训练上，Megatron-LLaMA 相比较 32...淘天集团和爱橙科技在大模型应用上有着非常广阔应用场景，在大模型的高效训练上进行了非常多的投入。...因此，为了回馈整个 LLaMA 开源社区、促进中文预训练大模型开源社区的发展，让开发者们能够更方便地提升大语言模型的训练性能，降低训练成本，淘天集团联合爱橙科技将部分内部优化技术开源，发布 Megatron-LLaMA...上述的设计，再结合大量的工程优化，使得在大规模训练时，Megatron-LLaMA 可以很充分地使用硬件，实现了比原生 Megatron-LM 更好的加速。
运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长，...运营大促设计难点 运营一般每年都会进行三场大促活动推广：新春、618、双11，而每期大促都需要不同的策略玩法去实现运营目标，给我最大的感触有以下两点： a）设计周期短 大促设计包含：1 个主会场 + 4...主题特色 主题特色指：从大促的主题出发，考虑产品每期的策略及定位，在品牌调性上进行环创设计，增加一些个性化的设计创意，例如： · 新春大促：为让用户感受新年的气氛，在品牌色系上融入一些暖色系并增加一些新年元素进行点缀设计...基因统一 在大促体系中，假设主会场是整体的心脏，那分会场就是遍布全身的血液循环系统，根据不同用户的需求定制不同会场的套餐服务。所有分会场体系划分为：云产品、云安全、云AI、云视频来触达不同的需求环节。...一些小故事 在 2019 年末的时候，运营团队就开始了新春大促设计，加上UI开发历时两个月。
随着近几年深度学习的蓬勃发展，越来越多的团队开始遇到了单机存储的瓶颈，分布式存储在 AI 领域的重要性不断凸显。...AI 团队通常会面临以下几种问题： 数据集太大 随着数据量和模型规模的增加，单机存储往往无法满足需求。为解决这些问题，就需要使用分布式存储。...如果进行单机模型训练，在首轮训练时，训练集或数据集通常不会命中缓存。但是从第二轮开始，在缓存资源充足的情况下，几乎不需要访问对象存储，达到加速数据 I/O 的效果。...JuiceFS 读写缓存流程 我们之前进行了一项评测，比较了在访问对象存储时，使用缓存和不使用缓存这两种方式对于训练效率的影响。评测结果表明，这两种方式的性能差别非常大。...缓存预热 为了提高训练效率，可以通过预热缓存来加速训练任务。
如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！...from=15239 AI专场·低至5折 除了官网主会场，腾讯云AI专场推出了： 语音技术 5折 文字识别 6折 人脸识别 7折 人脸核身 7折 人脸特效 7折 五大产品专区 包含的产品子能力库也更丰富...当然人工智能技术的应用远不止于此 经过广泛而深入的产业实践 无论是物流体系、支付体系、广告营销还是智能制造、智能交互、金融安全等领域不仅扛起了“一山还比一山高”的重任还衍生出新的富有想象力的产品与机遇 值此新春采购旺季...吐槽大会" | 初音未来、洛天依、镜音......揭秘虚拟歌姬背后的大BOSS | 抠图，令我苦不堪言！ ...|《失控玩家》：AI自我觉醒与程序员的浪漫情书 | 黑产肆虐的背后，人工智能如何剥开“面具”伪装？| 加速普惠AI，腾讯云AI在下一盘什么大棋？| 谁，复制了另一个我？
因此，在这篇论文中，来自 Facebook AI 和华沙大学的研究者介绍了 PyTorch 分布式数据并行模型的设计、实现以及评估。...分布式数据并行化旨在使用更多的计算资源来加速训练。 根据以上需求，研究者用 nn.Module 实现了分布式数据并行。nn.Module 采用本地模型作为构造函数的参数，并在反向传播中透明地同步梯度。...Parameter-to-Bucket Mapping 已经对 DDP 的速度有了相当大的影响。...除了每次迭代延迟，测量收敛速度以验证加速度是否会因收敛放缓而被消除也非常关键。实验采用 MNIST 数据集来训练 ResNet。学习率设置为 0.02，批处理大小是 8。...最显著的加速是使用 NCCL 后端的 BERT 模型。 ?
因此，在这篇论文中，来自 Facebook AI 和华沙大学的研究者介绍了 PyTorch 分布式数据并行模型的设计、实现以及评估。...分布式数据并行化旨在使用更多的计算资源来加速训练。 根据以上需求，研究者用 nn.Module 实现了分布式数据并行。nn.Module 采用本地模型作为构造函数的参数，并在反向传播中透明地同步梯度。...Parameter-to-Bucket Mapping 已经对 DDP 的速度有了相当大的影响。...除了每次迭代延迟，测量收敛速度以验证加速度是否会因收敛放缓而被消除也非常关键。实验采用 MNIST 数据集来训练 ResNet。学习率设置为 0.02，批处理大小是 8。...最显著的加速是使用 NCCL 后端的 BERT 模型。 ? 本文为机器之心编译，转载请联系获得授权。
作者 | KYLE WIGGERS 译者 | Kolen 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 自然语言模型通常要解决两个难题：将句子前缀映射到固定大小的表示形式，并使用这些表示形式来预测文本中的下一个单词...在最近的一篇论文（https://arxiv.org/pdf/1911.00172.pdf）中，Facebook AI Research的研究人员宣称，第一个问题——映射问题——可能比预测问题更容易，他们在具有...他们所提出的方法KNN-LM将上下文映射到由预先训练的语言模型计算的固定长度的数学表示形式。给定一个训练示例，定义了一个键值对，其中键是上下文的数学表示，而值是目标单词。...但是该团队指出，将模型并行化是“微不足道的”，而且不需要基于GPU来训练模型。...原文链接： https://venturebeat.com/2020/02/19/facebooks-ai-speeds-up-natural-language-processing-without-additional-training
AI 已经成为各行各业软件研发的基础，带来了前所未有的效率和创新。...随着 AI 技术的发展，一些使用 AI 进行研发的企业开始关注到 JuiceFS，其中包括量化私募机构，有新兴的量化机构，他们从一开始就在云上构建自己的投研平台，也有一些头部老牌基金，他们正从机房开始向云延伸...因为 S3 提供的性能和语义不足以满足高性能的模型训练或投研分析的需求，所以我们需要一种中间解决方案来弥补这些不足。...JuiceFS 企业版缓存 总结一下，使用JuiceFS，数据都可以保存在低成本的 S3 中，降低了存储成本；同时， 通过一个动态的缓存层为 S3 提供了加速，还实现了吞吐性能的弹性扩展。...对于那些仍然拥有机房资产的量化私募机构，可以使用混合云部署方案，数据仍然存储在 S3 中，但可以预热到机房中的 cache group 进行计算加速。
； 第三部分介绍百度百舸平台的 AI 训练加速套件 AIAK-Training 在一些模型训练加速上的实践效果。...为什么需要 AI 训练加速？ 在 AI 系统中，一个模型从生产到应用，一般包括离线训练和推理部署两大阶段。...在这样的大背景下，百度智能云推出了百度百舸 · AI 异构计算平台，目标是为 AI 场景提供软硬一体化的解决方案。...通过 AI 计算、AI 存储、AI 加速、AI 容器四层技术栈，满足上层业务场景的需求。...、以及专为 AI 设计的高性能并行文件系统 PFS； AI 加速层，包括数据湖存储加速套件 RapidFS，AI 训练加速套件 AIAK-Training，AI 推理加速套件 AIAK-Inference
以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？...如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！...from=15239 AI专场·低至5折 除了官网主会场，腾讯云AI专场推出了： 语音技术 5折 文字识别 6折 人脸识别 7折 人脸核身 7折 人脸特效 7折 五大产品专区 包含的产品子能力库也更丰富...当然人工智能技术的应用远不止于此 经过广泛而深入的产业实践 无论是物流体系、支付体系、广告营销还是智能制造、智能交互、金融安全等领域不仅扛起了“一山还比一山高”的重任还衍生出新的富有想象力的产品与机遇 值此新春采购旺季...》回复【入群】可添加云AI小助手，加入云AI产品、技术、认证等相关社群 回复【云梯计划】可了解更多TCA腾讯云人工智能从业者认证限时免费相关信息 回复【产品手册】可获得最新腾讯云AI产品及解决方案手册
2022 年 4 月腾讯发布的混元 AI 大模型便是基于 AngelPTM 框架训练而来。...ZeRO-Cache SSD框架 大模型训练加速效果 测试使用的方案版本信息如下： DeepSpeed Megatron-DeepSpeed 社区方案 0.8.1+258d2831 7212b58 AngelPTM...AngelPTM 已加入 TACO Train 加速组件，助力大模型训练显存上限、性能大幅提高 腾讯云秉承为客户解决实际业务难题，创造增量价值的初衷，不仅要让客户在云上业务可靠运行，还要辅助客户真正发挥出云服务器的算力性价比优势...，AngelPTM 性能提升了44.42% 千亿模型规模下，AngelPTM 多机扩展比接近线性 使用 AngelPTM 加速大模型训练最佳实践已上线官网文档，欢迎使用体验。...未来，除了 AngelPTM 大模型加速组件，TACO Train 还会推出 TCCL 集合通信库，动态编译特性支持等。
为了减少训练大模型所需的成本，腾讯推出了 AngelPTM 训练框架。...统一视角存储管理 1.3 统一视角存储管理 1.4 统一视角存储管理 1.5 统一视角存储管理 1.6 统一视角存储管理 1.7 从面向集群到面向应用的调度编排 2 大模型训练加速效果...2022 年 4 月腾讯发布的混元 AI 大模型便是基于 AngelPTM 框架训练而来。...ZeRO-Cache SSD框架 02 大模型训练加速效果 测试使用的方案版本信息如下： 方案 DeepSpeed Megatron-DeepSpeed 社区方案 0.8.1+258d2831 7212b58...03 总结 AngelPTM 已加入 TACO Train 加速组件，助力大模型训练显存上限、性能大幅提高。
显然，这些已经不是个别公司的技术或产品更新，而更像是AI 发展史上某个阶段性的演进。 除了技术层面上的迭代与突破，AI在各行业中的应用普及也在加快展开。...虽然数据安全和隐私保护早已经不是新话题，但是在AI领域有着更加严峻的挑战。...特别是随着类似于Bard、文心一言、GPT-4等这些利用超大量个人数据的大模型的AI能力的出现，以及AI通过互联网在各行业的迅速渗透，近些年里相关的危机明显加剧。...云计算和AI领域也开始探索其使用场景和实施方案。比如，提供安全的隔离环境进行横向联邦学习和纵向联邦学习，消弭数据孤岛现象。...第 6～8 章深入地介绍可信执行环境技术在主流人工智能场景中的工程实践和参考案例，涉及纵向联邦学习和横向联邦学习模型训练场景、 云原生在线推理服务场景， 以及大数据 AI 应用场景等。
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