自动化分布式深度学习系统，在分布式集群上自动化训练深度学习模型

自动化分布式深度学习系统，在分布式集群上自动化训练深度学习模型 DLRover 自动在分布式集群上训练深度学习模型。它可以帮助模型开发人员专注于模型架构，而无需关心任何工程方面的事情，比如硬件加速、分布式运行等。现在，它为 K8s/Ray 上的深度学习训练作业提供自动化运维。主要特点为 Automatic Resource Optimization自动优化作业资源，提高训练性能和资源利用率。 动态数据分片，动态分配训练数据给每个worker而不是平分，更快的worker更多数据。 容错，单节点故障转移，无需重新启动整个作业。 自动缩放，在节点级别和 CPU/内存级别自动扩展/缩减资源。 |#机器学习

微软提供的AI开发工具，可以简化生成式AI应用的开发过程，集成了来自Azure AI Studio目录和Hugging Face

微软提供的AI开发工具，可以简化生成式AI应用的开发过程，集成了来自Azure AI Studio目录和Hugging Face等目录的先进AI开发工具和模型，可以浏览AI模型目录，将其下载到本地，进行模型微调、测试并在Windows应用中使用。 | #工具

谷歌与 Hugging Face 合作，帮助开发人员训练 AI 模型

谷歌与 Hugging Face 合作，帮助开发人员训练 AI 模型 谷歌云与 AI 模型托管平台 Hugging Face 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 Hugging Face 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，Hugging Face 用户可以在 “2024 年上半年” 开始使用人工智能应用构建平台 Vertex AI 和 Kubernetes 引擎，帮助训练和微调模型。 一一

根据 The Verge 报道，开发者现在可以在不需要付费 Google Cloud 订阅费的情况下建立、训练和部署人工智能模型

根据 The Verge 报道，开发者现在可以在不需要付费 Google Cloud 订阅费的情况下建立、训练和部署人工智能模型。 通过 Hugging Face 平台，外部开发者将获得 “经济实惠” 的使用权，可以访问 Google 的张量处理单元（TPU）和 GPU 超级计算机，其中包括数千台受需求大且受出口限制的 Nvidia H100。Hugging Face 是较为流行的人工智能模型库之一，存储着开源基础模型如 Meta 的 Llama 2 和 Stability AI 的 Stable Diffusion，并提供多个模型训练数据库。 此合作将使 Hugging Face 用户能够在 2024 年上半年开始使用 AI 应用构建平台 Vertex AI 和帮助训练和微调模型的 Kubernetes 引擎。Google 表示，该合作进一步支持 Google Cloud 对开源人工智能生态系统的发展。 via 匿名 标签: #Google#Hugging 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

GitHub 上一个增长迅猛的国产 AI 开源项目：，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

GitHub 上一个增长迅猛的国产 AI 开源项目：，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 近期，该项目终于发布了正式版，重点优化了分布式训练性能、简化项目实用流程，并新增了中文教程，大幅降低开发者的使用成本。 目前，该项目已经和 AI 领域顶级开源组织 Hugging Face 等建立合作，未来会基于自动驾驶、云计算、零售、医药、芯片等领域，提供一系列实用性解决方案

：开源大模型的统一后端接口，支持多种开源大模型

：开源大模型的统一后端接口，支持多种开源大模型 该项目为开源大模型的推理实现统一的接口接口，与OpenAI响应保持一致，具有以下特性： 以OpenAI ChatGPT API这样的方式调用开源分布式大模型 支持流式响应，实现打印机效果 实现文本嵌入模型，为文档知识问答提供支持 支持大规模语言模型开发工具langchain 的广泛功能 要简单的修改环境变量即可将开源模型作为chatgpt的替代模型，为大众应用提供反馈支持 支持加载经过自行训练的lora模型