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【微软】面向大规模深度学习训练的缓存优化实践

DataFunTalk • 2 年前 • 237 次点击  

如何加速AI大模型训练过程

已经成为“大模型争夺战”中“生死存亡”的关键

Alluxio作为AI大模型训练的“加速器”

其实早已在各类大模型训练的场景中大展拳脚


为了帮助大家更好认识到

Alluxio在AI大模型训练场景中的价值

掌握如何在生产中发挥Alluxio“加速器”效果

实现效率↑成本↓安全↑多重优化

Alluxio全力推出了

《突围大模型 | Alluxio助力AI大模型训练制胜宝典》

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大模型突围宝典目录


【白皮书】

加速云端机器学习/深度学习架构和性能测试。


【技术文章】

将数据编排技术用于AI模型训练;

Kubernetes 上的 Alluxio-通过CSI插件加速AI/ML训练;

如何用Alluxio加速云上深度学习训练?


【应用案例】

【知乎】多云缓存在知乎的探索:从UnionStore到Alluxio;

【蚂蚁】Alluxio在蚂蚁集团大规模训练中的应用;

【微软】面向大规模深度学习训练的缓存优化实践;

【腾讯】千节点Alluxio帮腾讯游戏AI “开挂”;

【BOSS直聘】Alluxio在BOSS直聘算法平台的落地实践。


大模型百花齐放的时代

看似选择很多

其实根源无非两种

训练大模型 or 被大模型训练

你,想选哪一种?


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