：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式

：一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式 主要特征 适用于你喜爱的模型的即用型 API：部署和服务开源基础模型 - 包括 LLaMA、MPT 和 Falcon。使用 Scale 托管模型或部署到您自己的基础设施。 微调基础模型：根据您自己的数据微调开源基础模型，以优化性能。 优化推理：LLM Engine 提供推理 API，用于流式响应和动态批处理输入，以实现更高的吞吐量和更低的延迟。 开源集成： 使用单个命令部署任何。 即将推出的功能 K8s 安装文档：我们正在努力记录您自己的基础设施上推理和微调功能的安装和维护。目前，我们的文档涵盖了使用我们的客户端库访问 Scale 的托管基础​​设施。 快速冷启动时间：为了防止 GPU 闲置，LLM Engine 在不使用模型时会自动将模型缩放为零，并在几秒钟内扩展，即使对于大型基础模型也是如此。 成本优化：部署人工智能模型比商业模型更便宜，包括冷启动和预热时间。

字节发布的这个MegaScale估计只有超级大厂才有用，一个在超过一万个 GPU 上训练 LLM 的生产系统。

字节发布的这个MegaScale估计只有超级大厂才有用，一个在超过一万个 GPU 上训练 LLM 的生产系统。 整个系统涵盖了从模型块和优化器设计到计算与通信的重叠、运算符优化、数据管道以及网络性能调整的算法和系统组件。 MegaScale 在训练一个 175B 参数的 LLM 模型时，在 12,288 GPU 上实现了 55.2% 的模型浮点运算利用率（Model FLOPs Utilization，MFU），相比 Megatron-LM 提升了 1.34 倍。 论文地址：

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发现了个好东西，这个老哥开源了一门课程《从头开始构建大型语言模型》，这门课程将一步步地指导你创建自己的LLM。#AI# #llm# 每个阶段都有清晰的文本、图表和实例来解释相关概念。 课程内容包括： 1. 从基础理解注意力机制 2. 构建并预训练一个类似于GPT的模型 3. 学习如何加载预训练的权重 4. 对模型进行分类任务的微调 5. 使用直接偏好优化进行指令微调模型 课程地址：

国人在GitHub开源的一个 #深度学习 系统：，可用于AI大规模并行训练。仅需一半数量的GPU，便能完成相同效果的GPT-3训

国人在GitHub开源的一个 #深度学习 系统：，可用于AI大规模并行训练。仅需一半数量的GPU，便能完成相同效果的GPT-3训练工作，极大降低了项目研发成本！ 该项目创始人，同时也是LAMB优化器的提出者尤洋教授，在Google实习期间，曾凭借LAMB，打破了BERT预训练世界纪录

Stability AI产量很高啊，推出了一个新的 AI 图像生成模型Stable Cascade，还会发布对应的微调、Cont

Stability AI产量很高啊，推出了一个新的 AI 图像生成模型Stable Cascade，还会发布对应的微调、ControlNet 和 LoRA 训练的脚本。 这个模型基于Würstchen架构，可以显著降低模型训练的算力成本，比 SD2.1 的算力成本降低了 10 倍左右。另外推理速度会比现有的 SD 模型快一倍左右。 更多功能： 除了标准的文本到图像生成之外，Stable Cascade 还可以执行图像变化和图像到图像生成。 会跟随模型一起发布的 Controlnet： 局部重绘：输入与文本提示附带的蒙版配对的图像。该模型根据提供的文本提示填充图像的遮罩部分。 Canny Edge：通过跟踪输入到模型的现有图像的边缘来生成新图像。该测试也可以从草图进行扩展。 2x超分辨率：也可用于C阶段生成的潜在空间。 了解更多：

Google发布了一个生成式AI学习路径，包括8门课和2个测试，从技术原理、实现方式到应用场景和开发部署都包括，完全免费。

Google发布了一个生成式AI学习路径，包括8门课和2个测试，从技术原理、实现方式到应用场景和开发部署都包括，完全免费。 1.：什么是生成式AI，有什么应用，和传统机器学习有什么不同。 2.：什么是大语言模型 （LLM），大语言模型的应用场景，以及提示词 (prompt) 和微调 (fine-tuning) 如何提升模型性能。 3. ：什么是负责任的AI (Responsible AI)，为什么AI模型安全可靠且道德很重要，以及如何打造一个使用负责任AI的产品。 4.：Diffusion Models图像生成模型理论、模型训练方法以及如何部署模型到云端 5. ：机器翻译、语音识别等任务广泛应用的encoder-decoder 模型架构原理以及如何在TensorFlow中构建一个此架构的诗歌生成AI。 6. ：神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism）如何在计算能力有限的情况下将计算资源分配给更重要的任务，提高翻译、总结、问答等性能。 7. ：自然语言处理中的预训练技术BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的基础原理，以及其如何可以让AI在许多不同任务中的显著提升在上下文中理解无标记文本的能力。 8. ：学习图像理解和标注，学习如何构建出一个看图说话理解图片的人工智能模型。