Ascend NPU適配進(jìn)展：國(guó)產(chǎn)芯片上的大模型訓(xùn)練新突破 在大模型研發(fā)如火如荼的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題正日益凸顯：算力資源高度集中于少數(shù)幾家海外廠商，尤其是英偉達(dá)GPU幾乎壟斷了全球高端AI訓(xùn)練市場(chǎng)。這種局面不僅推高了研發(fā)成本&#xf…

第一章：手把手教你擴(kuò)展RISC-V指令集：基于C語言的AI加速器設(shè)計(jì)全攻略（僅限專業(yè)人士）在高性能嵌入式AI應(yīng)用中，通用RISC-V處理器面臨算力瓶頸。通過定制指令擴(kuò)展，可顯著提升矩陣運(yùn)算與激活函數(shù)等關(guān)鍵操作的執(zhí)行…

Git Commit自動(dòng)化優(yōu)化：利用大模型生成高質(zhì)量提交信息 在每天成千上萬次的代碼提交中，有多少人曾為寫一條“像樣”的git commit -m消息而停下思考？又有多少倉(cāng)庫里充斥著“update”、“fix typo”這類幾乎毫無信息量的提交記錄？這些…

安裝包太大難管理？ms-swift提供模塊化輕量部署解決方案 在大模型落地越來越頻繁的今天，你是否也遇到過這樣的窘境：為了跑一個(gè)7B參數(shù)的模型，不得不下載上百GB的鏡像包，等了半天環(huán)境才裝好，結(jié)果發(fā)現(xiàn)顯存不夠、…

All-to-All全模態(tài)模型訓(xùn)練探索：打通文本、圖像、音頻邊界 在智能體系統(tǒng)日益追求“類人感知”的今天，一個(gè)根本性問題擺在我們面前：為什么AI能讀懂文字、看懂圖片、聽清語音，卻始終難以像人類一樣自然地將這些信息融合理解、跨模態(tài)表…

GPTQ INT4 Quantization in Practice: Fitting a 70B Model into a Single A100 GPU 在當(dāng)今大模型技術(shù)飛速發(fā)展的背景下，百億參數(shù)級(jí)語言模型已成為自然語言處理任務(wù)的標(biāo)配。然而，這些龐然大物對(duì)計(jì)算資源的需求也達(dá)到了前所未有的高度——以 Qwen-72B 或 …

數(shù)據(jù)集不夠怎么辦？ms-swift內(nèi)置150預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集免費(fèi)開放 在大模型研發(fā)日益普及的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題正困擾著無數(shù)開發(fā)者：數(shù)據(jù)從哪來？ 你可能已經(jīng)選好了基座模型，設(shè)計(jì)好了微調(diào)流程，甚至搭好了訓(xùn)練集群——但當(dāng)…

FSDP分布式訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)：在多節(jié)點(diǎn)環(huán)境中高效擴(kuò)展模型規(guī)模 在當(dāng)前大模型參數(shù)量動(dòng)輒上百億甚至千億的背景下，單卡訓(xùn)練早已無法滿足顯存和計(jì)算需求。面對(duì) Qwen-72B、LLaMA-65B 這類龐然大物，如何在有限的 A100 集群上完成微調(diào)任務(wù)？這不僅…