算力调度技术对大模型训练有何影响？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ZD5Qwbo3uiqcBakqmnNcvekenrh/ag**这种设计方式极大地减少了资源消耗，提高了资源利用率。容器化的另一大优势在于其快速的启动时间和灵活的部署方式，使得它能够更好地满足AI应用中对资源快速分配和回收的 ...
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OpenRLHF在大模型RLHF训练中的调度器有何特点？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/E4lNwntY5ipMEDkXoPGcoCiYnye/af但是，随着模型越来越大，RLHF 通常需要维持多个模型以及越来越复杂的学习流程，这又会导致内存和计算资源需求增长。举个例子，近端策略优化（PPO，这是RLHF 常用的一 ...
大模型在对话式AI中的应用前景如何？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LBRIwYSyJizfOzkSOdNctGRdnkb/ak百应科技将ChatGPT首先应用在文本机器人，通过集成ChatGPT+文字机器人+风控模型，将ChatGPT识别纳入中控引擎，根据用户的问题进行匹配资源调度or智能调度，实现在原有的行业 ...
大模型的开发训练与推理部署 - 飞书
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/RZpvwSUtiinb1JkJ7pkcVxyUnZg此外，针对大模型训练资源不稳定的问题，设计了弹性资源调度管理机制。当资源发生变化时，能够自动的感知硬件环境并修正资源视图，重新触发模型切分放置策略选择及异步 ...
大模型开发训练的并行策略及其优点 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RLt2wcWY4indgUkM0ZDcDnlInEe/a3大模型的高性能训练旨在通过对模型计算、显存、内存和通信的系统级优化，在保证模型收敛性的前提下，提高训练吞吐量，实现在有限资源下大模型高效训练的目的。
Triton对不同模型类型的调度策略，你能说出几个？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/BZVaw7LsOiNj5UkmGpVcUQyBnLh/af而模型推理部署/服务化是抽象的算法模型触达具体的实际业务的最后一公里。因此，模型部署是实际AI应用落地非常重要的环节，工程师辛苦训练出来的模型到落地部署应用有大量的 ...
大语言模型时代索赔验证有哪些新框架？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Eoirwn8lgiZVbnkqBBucqMLmn3e/ai通过全面探讨模型预训练范式、架构选择、标记化、微调方法和可控性的细节，我们强调了一些应该得到很好探索的重要话题，如指导调整和上下文学习、规模定律和涌现能力，以及长 ...
大模型能否解决工业排程难题？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/W57awoPTwioccUkpn1lcCJ27nse/aa故在第二波中，大多数企业希望在场和场之间建立连接，车间与车间之间进行连接，比如说物流，WMS，希望场-场能连接起来，财务连接起来，然后通过排程等工具调动这些资源。在调度 ...
Lambda 如何通过强化学习优化全球计算资源调度？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/J0uiwoVPxiVk0XkyqigcFLWHnhb/aj独创的「知识蒸馏+量化感知训练」双引擎技术，在保证模型精度的前提下，将主流视觉模型（如ResNet-152）的体积压缩至原大小的12%。这相当于把大象装进冰箱的同时，还能让它跳出 ...
Monster API如何实现资源灵活调度？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UU0wwLKjbi1Vdukkj0McNrGYnmh/ag2023年7月8日 ... https://monsterapi.ai/ 0代码微调一个大模型，成本不到20美元（人民币约144元）？ 过程也非常简单，只需5步。 如LLaMA、GPT、StableLM等爆火的开源生成式 ...