AIACC加速Bert Fine tune最佳实践

简介: 本方案适用于自然语言训练场景,使用GPU云服务器+极速型NAS进行Bert Fine tune的模型训练,使用AIACC可以有效提升多机多卡的训练效率。
直达最佳实践:【 AIACC加速Bert Fine tune最佳实践
最佳实践频道:【 最佳实践频道
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

1、使用GPU云服务器搭建训练环境
2、使用性能性NAS存储共享的训练数据
3、使用AIACC加速训练

解决问题

1、使用GPU云服务器搭建训练环境
2、使用性能性NAS存储共享的训练数据
3、使用AIACC加速训练

产品列表

  • GPU云服务器
  • 极速型NAS
  • 专有网络VPC

业务架构

193.png

直达最佳实践 》》

bp-193.png

相关文章
|
存储 人工智能 自然语言处理
AIACC加速Bert Finetune最佳实践
本方案适用于自然语言训练场景,使用GPU云服务器+极速型NAS进行BertFinetune的模型训练,使用AIACC可以有效提升多机多卡的训练效率。
AIACC加速Bert Finetune最佳实践
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 开发工具
如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face
Hugging Face是一个机器学习(ML)和数据科学平台和社区,帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施,用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能(AI)。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。Hugging Face通常被称为机器学习界的GitHub,因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。 本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。
如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face
|
6月前
|
PyTorch 算法框架/工具
Bert Pytorch 源码分析:五、模型架构简图 REV1
Bert Pytorch 源码分析:五、模型架构简图 REV1
91 0
|
6月前
|
PyTorch 算法框架/工具
Bert Pytorch 源码分析:五、模型架构简图
Bert Pytorch 源码分析:五、模型架构简图
65 0
|
1月前
|
自然语言处理 PyTorch 算法框架/工具
掌握从零到一的进阶攻略:让你轻松成为BERT微调高手——详解模型微调全流程,含实战代码与最佳实践秘籍,助你应对各类NLP挑战!
【10月更文挑战第1天】随着深度学习技术的进步,预训练模型已成为自然语言处理(NLP)领域的常见实践。这些模型通过大规模数据集训练获得通用语言表示,但需进一步微调以适应特定任务。本文通过简化流程和示例代码,介绍了如何选择预训练模型(如BERT),并利用Python库(如Transformers和PyTorch)进行微调。文章详细说明了数据准备、模型初始化、损失函数定义及训练循环等关键步骤,并提供了评估模型性能的方法。希望本文能帮助读者更好地理解和实现模型微调。
69 2
掌握从零到一的进阶攻略:让你轻松成为BERT微调高手——详解模型微调全流程,含实战代码与最佳实践秘籍,助你应对各类NLP挑战!
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 知识图谱
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
[大语言模型-工程实践] 手把手教你-基于BERT模型提取商品标题关键词及优化改进
[大语言模型-工程实践] 手把手教你-基于BERT模型提取商品标题关键词及优化改进
90 0
|
2月前
|
搜索推荐 算法
模型小,还高效!港大最新推荐系统EasyRec:零样本文本推荐能力超越OpenAI、Bert
【9月更文挑战第21天】香港大学研究者开发了一种名为EasyRec的新推荐系统,利用语言模型的强大文本理解和生成能力,解决了传统推荐算法在零样本学习场景中的局限。EasyRec通过文本-行为对齐框架,结合对比学习和协同语言模型调优,提升了推荐准确性。实验表明,EasyRec在多个真实世界数据集上的表现优于现有模型,但其性能依赖高质量文本数据且计算复杂度较高。论文详见:http://arxiv.org/abs/2408.08821
58 7
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
|
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

热门文章

最新文章