tongchenkeji 发表于：2023-1-25 17:11:320次点击 已关注取消关注 关注 私信 请问PAI-Rapidformer的工作原理是什么？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读 请问PAI-Rapidformer的工作原理是什么？ 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 机器学习PAI# 人工智能平台 PAI1410
晨光永不消逝AM 2023-11-28 2:49:18 1 您好，PAI-Rapidformer以Docker镜像的形式安装。您可以在代码中调用PAI-Rapidformer的接口或者预制的Pretrainer、Finetuner训练加速器，且能够在本地对模型训练进行性能验证。此外，您还可以便捷地尝试不同的优化策略、探索更多的优化参数组合。
穿过生命散发芬芳AM 2023-11-28 2:49:18 2 PAI-Rapidformer是PAI推出的PyTorch版针对Transformer系列模型（例如，Huggingface的bert，Fairseq的roberta，Megatron的bert等）的训练优化工具，可以通过数据-模型-训练系统联合优化，达到最优的训练性能。它有机融合了Megatron的3D混合并行，DeepSpeed和FairScale的模型状态切分和MOE，ONNX Runtime的计算图优化，Dynamic Shape等多种优化技术，通过加速开关的方式来组合部分或者全部的优化技术。 PAI-Rapidformer的所有优化技术可以无缝对接Huggingface、Megatron、FairSeq、EasyTexMiner提供的Transformer模型库。同时，PAI-Rapidformer对吞吐性能以及收敛可靠性进行了基准评测，从而确保优化结果可复现且不会对模型的精度或指标产生非预期影响。 PAI-Rapidformer以Docker镜像的形式安装。您可以在代码中调用PAI-Rapidformer的接口或者预制的Pretrainer、Finetuner训练加速器，且能够在本地对模型训练进行性能验证。
飞云觅宙AM 2023-11-28 2:49:18 3 PAI-Rapidformer结合了多种优化技术，对PyTorch版Transformer模型的训练进行优化，从而达到最优的训练性能。 PAI-Rapidformer是PAI推出的PyTorch版针对Transformer系列模型（例如，Huggingface的bert，Fairseq的roberta，Megatron的bert等）的训练优化工具，可以通过数据-模型-训练系统联合优化，达到最优的训练性能。它有机融合了Megatron的3D混合并行，DeepSpeed和FairScale的模型状态切分和MOE，ONNX Runtime的计算图优化，Dynamic Shape等多种优化技术，通过加速开关的方式来组合部分或者全部的优化技术。 PAI-Rapidformer的所有优化技术可以无缝对接Huggingface、Megatron、FairSeq、EasyTexMiner提供的Transformer模型库。同时，PAI-Rapidformer对吞吐性能以及收敛可靠性进行了基准评测，从而确保优化结果可复现且不会对模型的精度或指标产生非预期影响。 工作原理 PAI-Rapidformer以Docker镜像的形式安装。您可以在代码中调用PAI-Rapidformer的接口或者预制的Pretrainer、Finetuner训练加速器，且能够在本地对模型训练进行性能验证。此外，您还可以便捷地尝试不同的优化策略、探索更多的优化参数组合。
认真学习的heartAM 2023-11-28 2:49:18 4 PAI-Rapidformer是一种基于机器学习的自动化模型训练技术，它可以自动构建和训练深度学习模型，从而实现快速、准确的模型训练。 PAI-Rapidformer的工作流程包括数据准备、模型构建、模型训练和模型评估四个步骤。首先，用户需要准备训练数据，然后使用PAI-Rapidformer构建模型，接着使用PAI-Rapidformer训练模型，最后使用PAI-Rapidformer评估模型的性能。
您好，PAI-Rapidformer以Docker镜像的形式安装。您可以在代码中调用PAI-Rapidformer的接口或者预制的Pretrainer、Finetuner训练加速器，且能够在本地对模型训练进行性能验证。此外，您还可以便捷地尝试不同的优化策略、探索更多的优化参数组合。
PAI-Rapidformer是PAI推出的PyTorch版针对Transformer系列模型（例如，Huggingface的bert，Fairseq的roberta，Megatron的bert等）的训练优化工具，可以通过数据-模型-训练系统联合优化，达到最优的训练性能。它有机融合了Megatron的3D混合并行，DeepSpeed和FairScale的模型状态切分和MOE，ONNX Runtime的计算图优化，Dynamic Shape等多种优化技术，通过加速开关的方式来组合部分或者全部的优化技术。
PAI-Rapidformer的所有优化技术可以无缝对接Huggingface、Megatron、FairSeq、EasyTexMiner提供的Transformer模型库。同时，PAI-Rapidformer对吞吐性能以及收敛可靠性进行了基准评测，从而确保优化结果可复现且不会对模型的精度或指标产生非预期影响。
PAI-Rapidformer以Docker镜像的形式安装。您可以在代码中调用PAI-Rapidformer的接口或者预制的Pretrainer、Finetuner训练加速器，且能够在本地对模型训练进行性能验证。
PAI-Rapidformer结合了多种优化技术，对PyTorch版Transformer模型的训练进行优化，从而达到最优的训练性能。 PAI-Rapidformer是PAI推出的PyTorch版针对Transformer系列模型（例如，Huggingface的bert，Fairseq的roberta，Megatron的bert等）的训练优化工具，可以通过数据-模型-训练系统联合优化，达到最优的训练性能。它有机融合了Megatron的3D混合并行，DeepSpeed和FairScale的模型状态切分和MOE，ONNX Runtime的计算图优化，Dynamic Shape等多种优化技术，通过加速开关的方式来组合部分或者全部的优化技术。
PAI-Rapidformer的所有优化技术可以无缝对接Huggingface、Megatron、FairSeq、EasyTexMiner提供的Transformer模型库。同时，PAI-Rapidformer对吞吐性能以及收敛可靠性进行了基准评测，从而确保优化结果可复现且不会对模型的精度或指标产生非预期影响。 工作原理 PAI-Rapidformer以Docker镜像的形式安装。您可以在代码中调用PAI-Rapidformer的接口或者预制的Pretrainer、Finetuner训练加速器，且能够在本地对模型训练进行性能验证。此外，您还可以便捷地尝试不同的优化策略、探索更多的优化参数组合。
PAI-Rapidformer是一种基于机器学习的自动化模型训练技术，它可以自动构建和训练深度学习模型，从而实现快速、准确的模型训练。
PAI-Rapidformer的工作流程包括数据准备、模型构建、模型训练和模型评估四个步骤。首先，用户需要准备训练数据，然后使用PAI-Rapidformer构建模型，接着使用PAI-Rapidformer训练模型，最后使用PAI-Rapidformer评估模型的性能。