阿里首提前向训练框架：让大模型深度思考，可快速定制专属模型
大语言模型（LLM）是当前自然语言处理领域最核心的技术，以 GPT-4 为代表的大语言模型展现出了类人的学习能力。其中，情境学习（In-context Learning）是大语言模型最神秘的能力之一。如下图所示，在这种情境学习的范式下，大模型无需更新任何参数，仅依赖几个示例样本（demonstrations）就可以学习新任务，执行新样本的预测。
DeepSpeed： 大模型训练框架
目前，大模型的发展已经非常火热，关于大模型的训练、微调也是各个公司重点关注方向。但是大模型训练的痛点是模型参数过大，动辄上百亿，如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能。所以需要多卡或者分布式训练来完成这项工作。 1.1 目前主流的大模型分布式训练主要包
模型权重和深度学习训练框架之间的关系
通常我们可以看到有Caffe或Pytorch或TensorFlow的模型参数文件 不同的团队可能会使用不同的深度学习训练框架, 然后使用其 内部的模型权重保存函数 进行保存, 以便之后 自己的复用 或 发布开源 , 让别人使用自己已经训练好的模型权重, 在其基础上进一步做改进或训练 那么该团
PyTorch框架训练的几种模型区别
在PyTorch中，.pt、.pth和.pth.tar都是用于保存训练好的模型的文件格式，它们之间的主要区别如下： .pt文件是PyTorch 1.6及以上版本中引入的新的模型文件格式，它可以保存整个PyTorch模型，包括模型结构、模型参数以及优化器状态等信息。.pt文件是一个二进制文件，可以通过torc
MMSeg框架segformer模型训练自己的数据集
框架是MMSegmentation； 自己的数据集是 voc 格式； 代码：https://github.com/NVlabs/SegFormer mmlab环境的安装：https://blog.csdn.net/Scenery0519/article/details/129595886?spm=1001.2014.3001.5501 mmseg 教程文档：https://mmsegmentation.readthedocs.io/zh_CN/latest/useful_tools.html#id10 首先需要配置好 mmlab 环境。 参考 mmlab环
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！
目标 ：基于 pytorch 、 transformers 做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型）的解决方案； 数据 ： 从开源社区，整理了海量的训练数据，帮助用户可以快速上手； 同时也开放训练数据模版，可以快
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
动手点关注 干货不迷路 项目地址：https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展，模型及训练模型所需的数据量越来越大，也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度系统有较深的理解，才能够快速批量开启模
Pytorch高级训练框架Ignite详细介绍与常用模版
Ignite是Pytorch配套的高级框架，我们可以借其构筑一套标准化的训练流程，规范训练器在每个循环、轮次中的行为。本文将不再赘述Ignite的具体细节或者API，详见官方教程和其他博文。本文将分析Ignite的运行机制、如何将Pytorch训练代码转为Ignite范式，最后给出个人设计的标准
SSM框架训练 实现各个功能时遇到的常见问题
快速复制当前代码到下一行：ctrl+D 格式化代码（快速整理代码）：ctril+alt+L 一步一步来，后续会不停添加功能。 先创建项目结构：搭建框架 (36条消息) SSM框架模板（高配：一次性配完所有需要的配置文件）_one day321的博客-CSDN博客 登录与注册 功能实现 的问题： 登录很简单，
GPT-SoVITS开源音色克隆框架的训练与调试
GPT-SoVITS是一款创新的跨语言音色克隆工具，同时也是一个非常棒的少样本中文声音克隆项目。 它是是一个开源的TTS项目，只需要1分钟的音频文件就可以克隆声音，支持将汉语、英语、日语三种语言的文本转为克隆声音，作者已测试，部署很方便，训练速度很快，效果很好。
带你上手基于Pytorch和Transformers的中文NLP训练框架
本文分享自华为云社区《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》，作者： 汀丶 。 目标 ：基于 pytorch 、 transformers 做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本
阿里首提前向训练框架：让大模型深度思考，可快速定制专属模型
大语言模型（LLM）是当前自然语言处理领域最核心的技术，以 GPT-4 为代表的大语言模型展现出了类人的学习能力。其中，情境学习（In-context Learning）是大语言模型最神秘的能力之一。如下图所示，在这种情境学习的范式下，大模型无需更新任何参数，仅依赖几个示例样本（demonstrations）就可以学习新任务，执行新样本的预测。
开源预训练框架 MMPRETRAIN官方文档（概览、环境安装与验证、基础用户指南）
MMPretrain是全新升级的开源预训练框架。它已着手提供多个强大的预训练骨干网并支持不同的预训练策略。MMPretrain 源自著名的开源项目 MMClassification 和MMSelfSup，并开发了许多令人兴奋的新功能。目前，预训练阶段对于视觉识别至关重要。凭借丰富而强大的预训练模型，我们目
PSP - 开源可训练的蛋白质结构预测框架 OpenFold 的环境配置
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132334671 Paper: OpenFold: Retraining AlphaFold2 yields new insights into its learning mechanisms and capacity for generalization OpenFold: 重新训练 AlphaFold2 揭示对于学习机制和泛化能力的新见解 OpenFold 是可训练的开源实
基于Ray和vLLM构建70B+模型的开源RLHF全量训练框架
背景 ChatGPT 已经问世一年+了，在训练 ChatGPT 中必不可少的一环是 RLHF 训练，目前开源社区已经有了不少 RLHF 训练框架比如，TRL, DeepSpeedChat 或者最近热门的 LLaMA Factory。这些框架往往是基于 ZeRO 等并行方式，将 RLHF 算法中的四个模型切片后放到同一个 GPU 上。在模型规模越来越