超级计算实现自然语言训练

简介: 本实践适用于自然语言训练场景,使用神龙GPU云服务器(SCCGN6)+CPFS 进行NLP的训练,采用Bert模型。这里不使用容器,直接使用裸机进行NLP的Bert训练,使用飞天AI加速训练工具可以有效提升多机多卡的训练效率。

场景描述

本实践适用于自然语言训练场景,使用神龙GPU云服务器(SCCGN6)+CPFS 进行NLP的训练,采用Bert模型。这里不使用容器,直接使用裸机进行NLP的Bert训练,使用飞天AI加速训练工具可以有效提升多机多卡的训练效率。

解决问题

  • 使用神龙 GPU 云服务器搭建 NLP 训练环境
  • 使用 SCC 的 RDMA 网络
  • 使用 CPFS 存储训练数据
  • 使用飞天 AI 加速训练工具加速训练

产品列表

  • 神龙云服务器 GPU (SCCGN6)
  • 超级计算集群 SCC
  • 共享存储 CPFS

image

直达最佳实践 》》

bp-75.png

目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
人工智能(AI)之计算机视觉和自然语言训练文件
人工智能(AI)之计算机视觉和自然语言训练文件
48 0
|
5月前
|
自然语言处理 Python
【Python自然语言处理】计算文本相似度实例(使用difflib,fuzz,余弦三种计算方式 附源码)
【Python自然语言处理】计算文本相似度实例(使用difflib,fuzz,余弦三种计算方式 附源码)
90 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
【网安AIGC专题10.11】2 ILF利用人类编写的 自然语言反馈 来训练代码生成模型:自动化反馈生成+多步反馈合并+处理多错误反馈+CODEGEN -M ONO 6.1 B model
【网安AIGC专题10.11】2 ILF利用人类编写的 自然语言反馈 来训练代码生成模型:自动化反馈生成+多步反馈合并+处理多错误反馈+CODEGEN -M ONO 6.1 B model
74 0
|
9月前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
“超级AI助手:全新提升!中文NLP训练框架,快速上手,海量训练数据,ChatGLM-v2、中文Bloom、助您实现更智能的应用!”
“超级AI助手:全新提升!中文NLP训练框架,快速上手,海量训练数据,ChatGLM-v2、中文Bloom、助您实现更智能的应用!”
“超级AI助手:全新提升!中文NLP训练框架,快速上手,海量训练数据,ChatGLM-v2、中文Bloom、助您实现更智能的应用!”
|
9月前
|
数据采集 自然语言处理 PyTorch
全套解决方案:基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!
全套解决方案:基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!
全套解决方案:基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
NLP文本匹配任务Text Matching [无监督训练]:SimCSE、ESimCSE、DiffCSE 项目实践
NLP文本匹配任务Text Matching [无监督训练]:SimCSE、ESimCSE、DiffCSE 项目实践
 NLP文本匹配任务Text Matching [无监督训练]:SimCSE、ESimCSE、DiffCSE 项目实践
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 PyTorch
NLP文本匹配任务Text Matching [有监督训练]:PointWise(单塔)、DSSM(双塔)、Sentence BERT(双塔)项目实践
NLP文本匹配任务Text Matching [有监督训练]:PointWise(单塔)、DSSM(双塔)、Sentence BERT(双塔)项目实践
NLP文本匹配任务Text Matching [有监督训练]:PointWise(单塔)、DSSM(双塔)、Sentence BERT(双塔)项目实践
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【Pytorch神经网络理论篇】 19 循环神经网络训练语言模型:语言模型概述+NLP多项式概述
torch.nn.LSTM类与torch..nn.GRU类并不属于单层的网络结构,它本质上是对RNNCell的二次封装,将基本的RNN Cell按照指定的参数连接起来,形成一个完整的RNN。
110 0
|
自然语言处理 Python
自然语言处理=======python利用word2vec实现计算词语相似度【gensim实现】
自然语言处理=======python利用word2vec实现计算词语相似度【gensim实现】
311 0
自然语言处理=======python利用word2vec实现计算词语相似度【gensim实现】
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 Oracle
Paper之ACL&EMNLP:2009年~2019年ACL计算语言学协会年会&EMNLP自然语言处理的经验方法会议历年最佳论文简介及其解读
Paper之ACL&EMNLP:2009年~2019年ACL计算语言学协会年会&EMNLP自然语言处理的经验方法会议历年最佳论文简介及其解读
Paper之ACL&EMNLP:2009年~2019年ACL计算语言学协会年会&EMNLP自然语言处理的经验方法会议历年最佳论文简介及其解读