如何开始定制你自己的大型语言模型
2023年，大型语言模型发展迅速，规模更大，性能更强。用户能否定制自己的模型取决于硬件资源。需在功能和成本间找到平衡，可以选择高性能（如40B+参数，适合专业用途，需强大GPU，成本高）或低性能（如7B参数，适合学习和简单应用，GPU成本较低）模型。训练模型可借助HuggingFace的Transformers库，定义数据集并进行训练。训练好的模型可使用Ollama和Open Web UI部署。具备适当GPU是入门基础。
【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练：深度解析与实战代码指南
本文介绍了PyTorch中利用多GPU进行深度学习的三种策略：数据并行、模型并行和两者结合。通过`DataParallel`实现数据拆分、模型不拆分，将数据批次在不同GPU上处理；数据不拆分、模型拆分则将模型组件分配到不同GPU，适用于复杂模型；数据和模型都拆分，适合大型模型，使用`DistributedDataParallel`结合`torch.distributed`进行分布式训练。代码示例展示了如何在实践中应用这些策略。
机器学习PAI常见问题之直接push不上去如何解决
PAI（平台为智能，Platform for Artificial Intelligence）是阿里云提供的一个全面的人工智能开发平台，旨在为开发者提供机器学习、深度学习等人工智能技术的模型训练、优化和部署服务。以下是PAI平台使用中的一些常见问题及其答案汇总，帮助用户解决在使用过程中遇到的问题。