MetaSpore: 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、SparkML、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。

国内首家人工智能数据训练基地投用 大模型训练 “一站式” 提供

国内首家人工智能数据训练基地投用大模型训练“一站式”提供3月29日，2024北京AI原生产业创新大会暨北京数据基础制度先行区成果发布会在北京经开区举办，人工智能公共算力平台3000P智能算力投入使用，北京人工智能数据训练基地启用，这也是国内首家投入运营的人工智能数据训练基地。北京亦庄人工智能公共算力平台是北京最大规模的高性能人工智能计算集群，可以帮助企业推动开展大模型训练，推广行业应用。（新京报）

云从科技从容大模型一体机亮相鲲鹏升腾开发者大会

云从科技从容大模型一体机亮相鲲鹏升腾开发者大会云从科技消息，公司亮相鲲鹏升腾开发者大会2024，展示了自研从容大模型一体机，该产品依托于升腾AI基础软硬件平台，集成了云从自主研发的从容大模型算法及工具链，实现了从模型训练到推理应用的一体化高效解决方案，为行业用户提供了一站式、低门槛、高性能的人工智能基础设施。随着从容大模型一体机在市场中的逐步应用，云从科技预计将进一步激发行业对AI解决方案的需求。

wesome-Chinese-LLM

网站名称：Awesome-Chinese-LLM网站功能：中文大模型梳理网站简介：一个汇集开源中文大语言模型的项目，主要包含规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型，包括基础模型、垂直领域微调及应用、数据集与教程等。收录了多种基础中文大语言模型，如ChatGLM、LLaMA、Baichuan等，详细介绍了每个模型的参数大小、训练数据量、训练最大长度及商用许可等信息。介绍了多种LLM训练微调框架和推理部署框架，方便用户快速上手模型训练和应用部署。网站链接：

datawhale的教学项目：大模型基础

datawhale的教学项目：本项目旨在作为一个大规模预训练语言模型的教程，从数据准备、模型构建、训练策略到模型评估与改进，以及模型在安全、隐私、环境和法律道德方面的方面来提供开源知识。项目将以斯坦福大学大规模语言模型课程和李宏毅生成式AI课程为基础，结合来自开源贡献者的补充和完善，以及对前沿大模型知识的及时更新，为读者提供较为全面而深入的理论知识和实践方法。通过对模型构建、训练、评估与改进等方面的系统性讲解，以及代码的实战，我们希望建立一个具有广泛参考价值的项目。项目受众人工智能、自然语言处理和机器学习领域的研究者和从业者：该项目旨在为研究者和从业者提供大规模预训练语言模型的知识和技术，帮助他们更深入地了解当前领域的最新动态和研究进展。学术界和产业界对大型语言模型感兴趣的人士：项目内容涵盖了大型语言模型的各个方面，从数据准备、模型构建到训练和评估，以及安全、隐私和环境影响等方面。这有助于拓宽受众在这一领域的知识面，并加深对大型语言模型的理解。想要参与大规模语言模型开源项目的人士：本项目提供代码贡献和理论知识，降低受众在大规模预训练学习的门槛。其余大型语言模型相关行业人员：项目内容还涉及大型语言模型的法律和道德考虑，如版权法、合理使用、公平性等方面的分享，这有助于相关行业从业者更好地了解大型语言模型的相关问题。项目亮点项目的及时性：当前大模型发展迅速，社会和学习者缺少较为全面和系统的大模型教程项目可持续性：当前大模型发展还在初期阶段，对行业的渗透还未全面展开，因此随着大模型的发展，该项目可持续的为学习者提供帮助

谷歌与 Hugging Face 合作，帮助开发人员训练 AI 模型

谷歌与HuggingFace合作，帮助开发人员训练AI模型谷歌云与AI模型托管平台HuggingFace建立了新的合作伙伴关系，让开发人员无需支付谷歌云订阅费用即可构建、训练和部署AI模型。现在，使用HuggingFace平台的外部开发人员将能够“经济高效”地访问谷歌的张量处理单元(TPU)和GPU超级计算机，其中包括数千台Nvidia的热门且出口受限的H100。谷歌表示，HuggingFace用户可以在“2024年上半年”开始使用人工智能应用构建平台VertexAI和Kubernetes引擎，帮助训练和微调模型。一一