超级计算集群结合ACK实现NLP训练

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: 使用裸金属GPU服务器、RDMA网络、CPFS和Perseus框架搭建容器化NLP训练环境。

直达最佳实践:【超级计算集群结合ACK实现NLP训练
最佳实践频道:【点击查看更多上云最佳实践

这里有丰富的企业上云最佳实践,从典型场景入门,提供一系列项目实践方案,降低企业上云门槛的同时满足您的需求!

场景描述

本方案适用于自然语言处理的训练场景,使用神龙GPU云服务器(SCCGN6)+CPFS+容器服务Kubernetes版(ACK)进行NLP的训练,采用Bert模型,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+ACK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GPU云服务器(SCCGN6)
  • 容器服务Kubernetes版(ACK)
  • SCC超级计算集群
  • CPFS共享存储

80.png

直达最佳实践 》》

bp-80.png

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
相关文章
|
机器学习/深度学习 Kubernetes PyTorch
解决在Docker或者Kubernetes中使用PyTorch训练深度学习模型共享内存不足的问题
异常信息 ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm) 问题原因
|
6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
78 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
【NLP-新闻文本分类】3 Bert模型的对抗训练
详细介绍了使用BERT模型进行新闻文本分类的过程,包括数据集预处理、使用预处理数据训练BERT语料库、加载语料库和词典后用原始数据训练BERT模型,以及模型测试。
64 1
|
6月前
|
人工智能 Cloud Native PyTorch
阿里云 ACK 云原生 AI 套件中的分布式弹性训练实践
阿里云 ACK 云原生 AI 套件中的分布式弹性训练实践
148841 4
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据格式
训练你自己的自然语言处理深度学习模型,Bert预训练模型下游任务训练:情感二分类
训练你自己的自然语言处理深度学习模型,Bert预训练模型下游任务训练:情感二分类
|
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
|
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
128 0
|
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!”
|
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!
|
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