利用Rapidformer提供的CLI,用户可以在不接触代码的情况下对任务进行加速。除此之外,Rapidformer还为特定用户提供了基于模版的代码自定义模式,用户可以高度灵活的在代码模版中进行数据或者模型的自定义,然后通过--user-script参数传给Rapidformer的CLI来进行加速。
Rapidformer可通过黑盒或者白盒化的方式对模型训练进行加速:
白盒化加速:基于Finetuner代码模版的Huggingface模型微调
下面介绍利用Rapidformer提供的Finetuner代码模版快速构建Huggingface微调任务。在代码模版中有四个函数需要关注:
制作数据的train_valid_test_datasets_provider
构造模型、优化器、学习率调节器的model_optimizer_lr_scheduler_provider
前向运算逻辑的run_forward_step
进行边train边eval计算精度的run_compute_metrics
我了解到的白盒化加速是一种技术,它可以通过改变网络传输的数据包,来提高网络传输的速度。它可以通过改变数据包的大小、传输方式、传输路径等,来提高网络传输的速度。白盒化加速可以有效提高网络传输的速度,提升网络应用的性能,提高用户体验。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。