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【AI系统】AI 系统与程序代码关系
本文探讨了AI系统与程序代码之间的关系，通过PyTorch实现LeNet5神经网络模型为例，详细介绍了AI训练流程原理、网络模型构建方法、算子实现的系统问题以及AI系统执行的具体计算过程。文章不仅解释了神经网络的前向传播和反向传播机制，还深入分析了算子在AI框架中的作用及其底层实现，包括卷积层的具体计算和优化问题。此外，文章对比了使用PyTorch与直接使用cuDNN+CUDA编程实现神经网络模型的差异，强调了AI框架在提高开发效率、自动化内存管理和实现自动微分等方面的重要性。
一文详解阿里云AI大基建
一文详解阿里云AI大基建
【AI系统】AI 发展驱动力
AI起源于20世纪50年代，经历起伏后，2016年AlphaGo的胜利重燃公众热情。实际上，AI技术早已在互联网公司广泛应用，如搜索引擎、广告推荐等。机器学习是实现AI的方法之一，深度学习则是机器学习的重要技术，通过神经网络实现。近年来，随着大数据积累、算法进步及算力增强，AI取得了显著成就，特别是在图像识别、自然语言处理等领域。AI系统的设计需考虑数据驱动、算法优化及高性能计算，以适应更大规模、更复杂的应用需求。
【AI系统】AI 基本理论奠定
AI的发展历程经历了萌芽兴奋期、蓬勃发展期和突破驱动繁荣期。从1950年代Warren McCulloch和Walter Pitts提出神经网络计算模型，到2012年AlexNet赢得ImageNet竞赛，再到2020年代的大模型时代，AI技术不断突破，模型结构日益复杂，参数量激增。这一过程中，硬件算力的提升和算法创新相互促进，共同推动了AI领域的繁荣发展。
阿里云服务器、轻量应用服务器、gpu云服务器收费标准与实时活动价格参考
云服务器ECS、轻量应用服务器和gpu云服务器是阿里云的主要云服务器产品，目前轻量应用服务器2核2G收费标准为60元/月，活动价格只要36元/1年或68元1年，云服务器1核1G包月收费标准最低为24.0元/月，GPU云服务器中gn6i实例4核15G配置月付1681.00/1个月起，gn6v实例8核32G配置月付3817.00/1个月起。本文为大家整理汇总了阿里云服务器、轻量应用服务器、gpu云服务器的最新收费标准与活动价格情况，以表格形式展示给大家，以供参考。
《C++与人工智能库的完美邂逅：环境配置全攻略》
本文介绍了如何在C++环境中配置流行的人工智能库，如TensorFlow、PyTorch和OpenCV，涵盖库的选择、环境准备、具体配置步骤及常见问题解决方法，助力开发者高效构建智能化应用。
数据挖掘/深度学习-高校实训解决方案
云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台，支持sso登录，多租户，大数据平台对接，notebook在线开发，拖拉拽任务流pipeline编排，多机多卡分布式训练，超参搜索，推理服务VGPU，边缘计算，serverless，标注平台，自动化标注，数据集管理，大模型微调，vllm大模型推理，llmops，私有知识库，AI模型应用商店，支持模型一键开发/推理/微调，支持国产cpu/gpu/npu芯片，支持RDMA，支持pytorch/tf/mxnet/deepspeed/paddle/colossalai/horovod/spark/ray/volcano分布式，私有化部署。
llama factory 从数据集起步 跑通 qwen系列开源生成式大模型 微调
`dataset_info.json` 文件用于管理 llama factory 中的所有数据集，支持 `alpaca` 和 `sharegpt` 格式。通过配置此文件，可以轻松添加自定义数据集。数据集的相关参数包括数据源地址、数据集格式、样本数量等，支持 Hugging Face 和 ModelScope 两个平台的数据集仓库。针对不同格式的数据集，提供了详细的配置示例，如 `alpaca` 格式的指令监督微调数据集、偏好数据集等，以及 `sharegpt` 格式的多模态数据集等。今天我们通过自定义数据集的方式来进行qwen2.5_14B_instruct模型进行微调
深度学习之测量GPU性能的方式
在深度学习中，测量GPU性能是一个多方面的任务，涉及运行时间、吞吐量、GPU利用率、内存使用情况、计算能力、端到端性能测试、显存带宽、框架自带性能工具和基准测试工具等多种方法。通过综合使用这些方法，可以全面评估和优化GPU的性能，提升深度学习任务的效率和效果。
优化注意力层提升 Transformer 模型效率：通过改进注意力机制降低机器学习成本
Transformer架构自2017年被Vaswani等人提出以来，凭借其核心的注意力机制，已成为AI领域的重大突破。该机制允许模型根据任务需求灵活聚焦于输入的不同部分，极大地增强了对复杂语言和结构的理解能力。起初主要应用于自然语言处理，Transformer迅速扩展至语音识别、计算机视觉等多领域，展现出强大的跨学科应用潜力。然而，随着模型规模的增长，注意力层的高计算复杂度成为发展瓶颈。为此，本文探讨了在PyTorch生态系统中优化注意力层的各种技术，
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