Llama 3 训练推理,上阿里云!

简介: Llama 3 训练推理,上阿里云!



近日,Meta开源最新Llama 3系列,阿里云魔搭社区第一时间上架全部4款模型。今天,阿里云百炼大模型服务平台宣布在国内首家推出针对Llama 3系列的限时免费训练、部署、推理服务,企业和开发者即日起即可在阿里云上基于其打造自己的专属大模型。



Llama 3是Meta推出的新一代开源大语言模型,拥有80亿及700亿参数版本,训练数据较Llama 2扩大7倍,性能表现也大幅提升。不过,由于对特定语言或垂直领域能力的要求,企业和开发者往往需要对开源模型进行再训练或微调,过程较为繁琐。


为方便国内开发者,阿里云百炼平台推出针对Llama 3的一键训练、部署、推理方案,且限时免除模型开发和调用的算力费用。企业和开发者可在阿里云百炼模型广场申请使用,通过后即可快速体验Llama 3效果,并与其他模型进行直观比较。


希望直接进行推理应用的用户,可在百炼上点击模型调试、prompt模版等功能,快速基于Llama 3打造自己的AI助手。希望深度开发的企业,可结合企业数据集,一键启动SFT全参训练或LoRA高效训练,后续利用百炼RAG检索增强、智能体打造等能力进行应用开发。


百炼平台融合了阿里云强大的AI基础设施能力,企业和开发者能获得丰富的AI计算资源和极致弹性,轻松在云上完成对超大尺寸模型的深度开发、高效部署和高并发推理。


  • 在基础设施层,阿里云灵骏智算集群具备高达十万卡GPU的扩展性;


  • 在AI平台层,人工智能平台PAI提供了高效灵活的调度能力,可10倍提升大模型训练性能,并稳定运行千卡任务5周以上;


  • 在模型即服务层面,阿里云打造了国内最大规模的AI模型社区魔搭和模型服务平台百炼,提供从大模型选型、体验到再训练、部署、应用、推理的一站式服务。


作为中国云计算领导者,阿里云提出要做“AI时代最开放的云”,全面支持中国大模型生态繁荣。从去年起,阿里云全尺寸、全模态开源了自研通义千问大模型,并深度支持对Llama、Mistral、Stable Diffusion、ComfyUI等开源模型的开发应用,以及百川智能、智谱AI、零一万物、昆仑万维、vivo、复旦大学等众多国内机构大模型的训练推理。目前,阿里云已成为中国大模型的公共算力底座,超过一半中国主流大模型跑在阿里云上。


/ END /

目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 TensorFlow
阿里云GPU加速:大模型训练与推理的全流程指南
随着深度学习和大规模模型的普及,GPU成为训练和推理的关键加速器。本文将详细介绍如何利用阿里云GPU产品完成大模型的训练与推理。我们将使用Elastic GPU、阿里云深度学习镜像、ECS(云服务器)等阿里云产品,通过代码示例和详细说明,带你一步步完成整个流程。
1218 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 TensorFlow
在阿里云上打造强大的模型训练服务
随着人工智能技术的迅猛发展,模型训练服务变得愈发关键。阿里云提供了一系列强大的产品,使得在云端轻松搭建、优化和管理模型训练变得更加便捷。本文将详细介绍如何使用阿里云的相关产品构建高效的模型训练服务。
238 0
|
1月前
|
存储 弹性计算 编解码
阿里云赵大川:弹性计算推理解决方案拯救AIGC算力危机
阿里云弹性计算高级技术专家赵大川在【人工智能基础设施】专场中带来了题为《弹性计算推理解决方案拯救AIGC算力危机》的主题演讲,围绕弹性计算推理解决方案DeepGPU实例如何支持Stable Diffusion文生图推理、Stable Diffusion推理演示示例等相关话题展开。
69976 205
|
2天前
|
分布式计算 算法 Java
阿里云ODPS PySpark任务使用mmlspark/synapseml运行LightGBM进行Boosting算法的高效训练与推理
阿里云ODPS PySpark任务使用mmlspark/synapseml运行LightGBM进行Boosting算法的高效训练与推理
|
30天前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 自然语言处理
【阿里云弹性计算】深度学习训练平台搭建:阿里云 ECS 与 GPU 实例的高效利用
【5月更文挑战第28天】阿里云ECS结合GPU实例为深度学习提供高效解决方案。通过弹性计算服务满足大量计算需求,GPU加速训练。用户可按需选择实例规格,配置深度学习框架,实现快速搭建训练平台。示例代码展示了在GPU实例上使用TensorFlow进行训练。优化包括合理分配GPU资源和使用混合精度技术,应用涵盖图像识别和自然语言处理。注意成本控制及数据安全,借助阿里云推动深度学习发展。
151 2
|
1月前
|
人工智能 监控 开发者
阿里云PAI发布DeepRec Extension,打造稳定高效的分布式训练,并宣布开源!
阿里云人工智能平台PAI正式发布自研的 DeepRec Extension(即 DeepRec 扩展),旨在以更低成本,更高效率进行稀疏模型的分布式训练。
|
1月前
|
存储 弹性计算 人工智能
【阿里云弹性计算】AI 训练与推理在阿里云 ECS 上的高效部署与优化
【5月更文挑战第25天】阿里云ECS为AI训练和推理提供弹性、可扩展的计算资源,确保高性能和稳定性。通过灵活配置实例类型、利用存储服务管理数据,以及优化模型和代码,用户能实现高效部署和优化。自动伸缩、任务调度和成本控制等策略进一步提升效率。随着AI技术发展,阿里云ECS将持续助力科研和企业创新,驱动人工智能新时代。
72 0
|
1月前
|
人工智能 边缘计算 Kubernetes
阿里云边缘容器云帮助AI推理应用快速落地
2024全球分布式云大会·北京站,阿里云徐若晨演讲内容分享
70 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 弹性计算
阿里云林立翔:基于阿里云GPU的AIGC小规模训练优化方案
阿里云弹性计算林立翔在【AIGC】话题下带来了题为《基于阿里云GPU的AIGC小规模训练优化方案》的主题演讲,围绕生成式AI技术栈、生成式AI微调训练和性能分析、ECS GPU实例为生成式AI提供算力保障、应用场景案例等相关话题展开。
|
1月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
基于Megatron-Core的稀疏大模型训练工具:阿里云MoE大模型最佳实践
随着大模型技术的不断发展,模型结构和参数量级快速演化。大模型技术的应用层出不穷。大模型展现惊人效果,但训练和推理成本高,一直是巨大挑战。模型稀疏化能降低计算和存储消耗。近期以Mixtral为代表的MoE(多专家混合)大模型证明了稀疏MoE技术能大幅降低计算量、提升推理速度,模型效果甚至超过同规模稠密模型。阿里云PAI和NVIDIA团队深入合作,基于Megatron-Core MoE框架,解决了MoE大模型训练落地时会遇到的可拓展性、易用性、功能性以及收敛精度等核心问题,在下游任务上取得了很好的模型效果。

热门文章

最新文章