: 一站式 #机器学习 开发平台

: 一站式 #机器学习 开发平台 MetaSpore 具有以下特点： 一站式端到端开发，从离线模型训练到在线预测和分桶实验，全流程统一开发体验； 深度学习训练框架，兼容PyTorch生态，支持分布式大规模稀疏特征学习； 训练框架与PySpark对接，从数据湖和数据仓库无缝读取训练数据； 高性能在线预测服务，支持神经网络、决策树、Spark ML、SKLearn等模型的快速推理；支持异构计算推理加速； 在离线统一特征提取框架中，自动生成在线特征读取逻辑，特征提取逻辑统一跨离线和在线； 在线算法应用框架，提供模型预测、实验分桶和流量拆分、参数动态热加载和丰富的调试功能； 丰富的行业算法示例和端到端的解决方案。

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| #指南 本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 AutoDL 平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。 本项目的主要内容包括： 基于 AutoDL 平台（可扩展，例如阿里云）的开源 LLM 环境配置指南，针对不同模型要求提供不同的详细环境配置步骤； 针对国内外主流开源 LLM 的部署使用教程，包括 LLaMA、ChatGLM、InternLM 等； 开源 LLM 的部署应用指导，包括命令行调用、在线 Demo 部署、LangChain 框架集成等； 开源 LLM 的全量微调、高效微调方法，包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等。 本项目适合以下学习者： 想要使用或体验 LLM，但无条件获得或使用相关 API； 希望长期、低成本、大量应用 LLM； 对开源 LLM 感兴趣，想要亲自上手开源 LLM； NLP 在学，希望进一步学习 LLM； 希望结合开源 LLM，打造领域特色的私域 LLM； 以及最广大、最普通的学生群体。

本项目旨在构建一个小参数量的llm，走完预训练 -> 指令微调 -> 奖励模型 -> 强化学习 四个阶段，以可控的成本完成一个可

本项目旨在构建一个小参数量的llm，走完预训练 -> 指令微调 -> 奖励模型 -> 强化学习 四个阶段，以可控的成本完成一个可以完成简单聊天任务的chat模型，目前完成前两个阶段。 使用bert4torch训练框架，代码简洁高效； 训练的checkpoint可以无缝衔接transformers，直接使用transformers包进行推理； 优化了训练时候文件读取方式，优化内存占用； 提供了完整训练log供复现比对； 增加自我认知数据集，可自定义机器人名称作者等属性。 chat模型支持多轮对话。

《从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机》

《从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机》 简介：本书提供了关于从0到1训练私有大模型 ，企业急迫需求，抢占市场先机的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理解其重要性，并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者，让你在短时间内提升认知，拓宽思维边界。 标签：#从，#从0到1#知识#学习 文件大小：NG 链接：

微软否认利用用户数据训练人工智能模型

微软否认利用用户数据训练人工智能模型 微软周三否认了其使用包括 Word 和 Excel 在内的 Microsoft 365 应用程序中的客户数据来训练人工智能模型的说法。此前，一些用户在社交媒体上指出，微软要求用户退出“连接体验”功能，他们认为该功能被用于训练人工智能模型。微软发言人表示，这些说法是不真实的，微软不会使用来自 Microsoft 365 消费者和商业应用的客户数据来训练基础大型语言模型。该发言人补充说，“连接体验”可实现共同创作和云存储等功能，与公司如何训练其大型语言模型没有任何关系。 路透社-电报频道- #娟姐新闻:@juanjienews

《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》|简介：卢菁博士的AI大模型微调实战训练营，专注于AI大模型的微调技术，通过实战项目让学员掌

《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》|简介：卢菁博士的AI大模型微调实战训练营，专注于AI大模型的微调技术，通过实战项目让学员掌握模型微调的方法和技巧，提高模型在特定任务上的性能，满足不同应用场景需求|标签：#卢菁博士AI训练营#AI大模型微调#实战技术训练| 文件大小 NG |链接：