一文揭秘AI框架:开源开放如何解锁智能世界算法大模型人工智能ai框架

2024年,生成式AI早已融入我们的日常生活。从AI绘画到智能办公,从文生视频到数字人直播,这些丰富多彩的生成式AI应用背后,离不开越来越强大的AI大模型与AI框架做支撑。

如今,大模型的概念已经被广泛认知,但AI框架又是什么?它在大模型时代又扮演了什么样的角色?今天我们就来揭开AI框架的神秘面纱。

AI框架:批量锻造大模型的“智能工厂”

在人工智能的世界里,AI框架就像一座“智能工厂”,通过一条条灵活的生产线,帮助开发者高效的将算力、数据、算法这些AI原材料“加工”成一个个大模型,加速人工智能的广泛应用。

简单来说,AI框架是一套用于人工智能算法模型设计、训练和验证的标准接口、特性库和工具包。它集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用。同时AI框架面向开发者提供了统一开发界面和高效的执行平台,是开发和训练大模型必备的基础软件平台。

那么,我们为什么需要AI框架这样一座“智能工厂”呢?

第一,降低开发门槛,提升开发效率。AI框架将开发模型常用的算法、函数沉淀为标准化模块,并提供丰富的工具库,减少了从零开始开发大模型的复杂度。如果没有AI框架,开发者需要从头实现大量数学计算和矩阵操作,比如反向传播算法、梯度下降算法等,非常耗时耗力。

第三,提升AI应用跨平台兼容性。如今,驱动人工智能的底层算力越来越多样化,比如GPU、CPU、NPU等等,人工智能的应用环境也更加广泛,如云端、PC、手机、物联网等等。有了跨平台的AI框架,AI模型和应用可以自动适配多样化底层硬件,以及端边云多种部署环境。

第四,开源社区支持,提供丰富的开发资源。如今,主流的AI框架大多是开源的,其背后都有活跃的开发者社区,提供丰富的模型库、教程、解决方案等,帮助开发者优化和提升模型性能。

AI时代的操作系统,得框架者得天下

AI框架是人工智能时代的操作系统,是整个人工智能技术体系的核心,也是打造AI生态的根技术。

向下,AI框架适配丰富的底层硬件资源,向上,它承载着模型、算法和应用创新。可以说,谁拥有领先的AI框架,谁就能够在AI时代占据优势。

在AI生态层面,如果想成为顶尖的AI企业,拥有自己的AI框架就是核心竞争力之一。AI框架如同武林绝学中的上乘内功,真正的高手较量,归根结底是比拼内功。这也是众多AI企业争相研发自有框架的原因。

AI框架的发展格局并非一成不变,而是随着技术的演进呈现多元发展态势。在这一进程中,既有如谷歌的TensorFlow、Meta的PyTorch等起步早的AI框架,也有像昇思MindSpore这样发展迅猛的新一代AI框架,它们正以蓬勃之势,引领着AI技术的未来走向。

在AI应用层面,人工智能在各行各业、各种场景的落地,都离不开AI框架的支撑。

在金融行业,已经有众多银行通过AI框架综合分析用户数据,并根据用户画像建立图神经网络模型,更精准地判断用户的信用与还款能力,实现精准服务、降低贷款风险。

开源开放的昇思MindSpore,AI框架新选择

在众多AI框架中,昇思MindSpore已经成为中国发展最快的开源AI框架,目前版本累计下载量突破1100万次,汇聚超过37000名核心贡献者。

AI框架那么多,为什么要选择昇思MindSpore?

首先,坚持与开发者共建,共同推动AI框架创新。

作为覆盖端边云全场景的AI开源框架,昇思MindSpore每一次版本迭代,都是基于社区开发者持续的开发与共建而来。在开源开放共建的理念下,昇思MindSpore不断向着更强性能和更佳易用性的方向演进。

比如,昇思MindSpore采用了业界最全面的分布式并行技术,其中包括多副本、多流水交织并行等独创技术,整体可提升训练性能15%。另外采用一套架构同时支持动态图与静态图开发,兼容主流开发方式,即使是新手也可以快速上手。

其次,联合产业界与学术界,加速AI行业落地。

在产业界,昇思MindSpore联合生态伙伴成立了大模型产业联合体,携手上下游企业共同加速AI落地。目前,昇思MindSpore服务企业5500多家,广泛应用于工业制造、金融、能源电力、交通、医疗等行业。

在学术界,昇思完成了AI计算框架向AI融合框架的演进,原生支持AIforScience,并面向制造、制药、航天等8大领域发布AlforScience应用。

华为一直致力于打造开放的计算产业生态,持续坚持根技术创新,联合产业界伙伴,共建鲲鹏、昇腾计算生态。昇思MindSpore框架和开源社区的高速成长,也是对华为开源开放理念和大力投入AI计算根生态的成功验证。尽管昇思MindSpore最初由华为发起,但其早已完成了从创始企业主导到生态共建、社区自治的蜕变,成为国内开源AI框架的一面旗帜。

此次峰会,不仅是全球AI框架领域顶尖智慧的碰撞,更是加速AI产业落地的关键推动力。我们期待昇思MindSpore与全球开发者携手并进,以开源之力,开启AI框架新纪元。

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1.AI从零到英雄:通过开源项目开始学习数据安全实践:探索实施直接对本地数据进行操作的 AI 解决方案的方法,通过消除数据移动的需要来增强安全性。 开源部署:获得在私有云环境中部署和管理开源 AI 基础设施的经验。 GitHub 上的 SWIRL: https://github.com/swirlai/swirl-search Postiz Postiz 是一款开源社交媒体调度工具,利用人工智能优化跨各个平台的内https://www.21cto.com/article/1241711259137116
2.poweredbyPaddlePaddlePaddleClasOpenI模型Top-1 AccTop-5 Acctime(ms)**bs=1FLOPs(M)Params(M)预训练模型下载地址inference模型下载地址 PPLCNetV2_base 77.04 93.27 0.67 604 6.6 下载链接 下载链接 *: 基于 Intel-Xeon-Gold-6148 硬件平台与 PaddlePaddle 推理平台。 **: 基于 Intel-Xeon-Gold-6271C 硬件平台与 OpenVINO 2021.4.2 推理平台https://openi.pcl.ac.cn/PaddlePaddle/PaddleClas/src/branch/develop/docs/zh_CN/models/ImageNet1k
3.15个最先进的AI训练合成数据生成平台2023ai模型训练平台文章探讨了合成数据作为AI驱动的解决方案,如何在保护隐私和数据控制方面提供优势,替代真实数据在训练模型中的应用。介绍了15个最佳合成数据生成平台,如Hazy、K2View等,强调了它们在金融、医疗、保险等领域的重要性和隐私保护特性。同时,文章指出合成数据的发展可能改变数据管理和安全格局,预示着数据产业的革新趋势。 https://blog.csdn.net/shebao3333/article/details/133633913
4.智东西周报:美国欲限制AI等技术出口宝马获网约车牌全球人脸大赛11、Facebook开源AI训练平台TorchCraftAI 11月23日消息,据报道,Facebook今日开源星际争霸AI训练平台TorchCraftAI。 12、DeepMind提新方法解决智能体对齐问题 11月23日消息,近日,DeepMind 的研究人员发表新论文《Scalable agent alignment via reward modeling:a research direction》,概述了解决智能体对齐问题的研究方向,提出https://zhidx.com/p/137157.html
5.平台简介之江天枢一站式人工智能开源平台Hi,欢迎来到「之江天枢一站式 AI 模型开发平台」,简称「一站式开发平台」。 「一站式开发平台」面向 AI 模型生产的生命周期,提供了数据处理(数据集管理、智能标注和数据增强)、模型开发、模型训练和模型管理等功能,方便用户一站式构建 AI 算法。 平台技术架构# https://docs.tianshu.org.cn/docs/about/intro/
6.平台,具备一套完备的决策AI训练与部署框架,自顶而下涵盖了OpenDILab(开源决策智能平台)是商汤和上海人工智能实验室联合发布的开源平台体系OpenXLab的重要组成部分,作为国际上首个覆盖最全学术界算法和工业级规模的决策AI 平台,具备一套完备的决策 AI 训练与部署框架,自顶而下涵盖了包括应用生态层,算法抽象层,异步分布式管理层和最底层的分布式执行层,适配从单机到万 CPU/GPU https://portrait.gitee.com/opendilab
7.国际顶尖的视觉AI平台向全球开源,上海和香港机构联合研发OpenGVLab开源平台已正式上线,供研究人员访问和使用。 上海人工智能实验室今天联合商汤科技、香港中文大学、上海交通大学发布了通用视觉开源平台OpenGVLab,面向学术界和产业界开放其超高效预训练模型,以及千万级精标注、十万级标签量的公开数据集,为全球开发者提升各类视觉任务的模型训练提供重要支持。 https://www.jfdaily.com/wx/detail.do?id=455613
8.2020年最值得收藏的60个AI开源工具语言&开发李冬梅ARM GPU 上的深度学习视频处理监控,用于人脸识别以及更多方法。将数码相机变成人工智能相机。使用 ARM GPU / NPU 的边缘 AI 生产级平台,利用 AutoML。面向开发人员/儿童/家庭/中小企业/企业/云的第一个世界级边缘人工智能全栈平台,由社区烘焙。 整个DeepCamera 概念基于自动机器学习(AutoML),所以训练新模型甚至不需要https://www.infoq.cn/article/2uabiqaxicqifhqikeqw
9.ai模型训练平台创建模型训练工程华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:ai模型训练平台。https://support.huaweicloud.com/topic/1083050-4-A
10.堆栈AIInfra——AI大模型时代的“卖铲人”1)数据准备:无论是支持经典的机器学习模型还是大规模预训练模型,数据准备都是耗时较久、较为关键的一环。我们认为,LLM浪潮下高质量的标注数据和特征库需求将持续增长,未来海量训练数据的需求或由合成数据满足。此外,我们强调Data+AI平台厂商的关键卡位。2)模型训练:预训练模型的获取使得模型库更加流行,LLM大规模训练https://wallstreetcn.com/articles/3695292
11.cubestudio开源云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台cube studio开源云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台,支持sso登录,多租户,大数据平台对接,notebook在线开发,拖拉拽任务流pipeline编排,多机多卡分布式训练,超参搜索,推理服务VGPU,边缘计算,serverless,标注平台,自动化标注,数据集管理,大模型微调,vlhttps://github.com/tencentmusic/cube-studio
12.开源大模型搭建本地专属AI知识库51CTO博客利用开源大模型搭建本地专属AI知识库 前言 你一定经历过各种通用大模型一本正经胡说八道的时候吧,AI一通丝滑输出让人真假难辨,防不胜防。这种情况被称为AI幻觉。 大模型产生幻觉不幸“翻车”的原因很大程度上是**“先天不足”**,例如训练时来自特定领域的训练数据就比较缺失或存在偏差等。对于企业,AI的幻觉已经https://blog.51cto.com/u_16163453/12209374
13.火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践文章大型模型的训练需要具备高性能与高可用性的计算集群支撑。因此我们搭建了火山引擎 AI 异构计算平台,提供面向 AI 场景优化的超算集群。 超大算力池:搭载英伟达 Tesla A100 80GB/A30/V100/T4;2TB CPU Mem;单一集群 2000+ GPU 卡,提供 1 EFLOPS 算力。 https://developer.volcengine.com/articles/7098906081463648270
14.MLOps平台灵雀云MLOps平台及其开源版本Kubeflow-chart,帮助企业快速落地AI技术、实现智能化应用和服务,构建高效、稳定、可拓展的MLOps平台。https://www.alauda.cn/prd/mlops
15.全面盘点:国内外主流AI开源平台及特色功能解析GitLab是一款开源的DevOps生命周期工具,支持代码托管、代码审查、自动化构建等功能。GitLab提供了丰富的开源项目,便于客户查找和学。 3. Studio Studio是百度推出的一款在线开发平台提供了丰富的算法、数据集、模型库等资源。使用者能够在 Studio上搭建、训练和部署实小编。 https://www.yanggu.tv/webgov/aixuexi/183695.html
16.OpenJumper开源硬件与无限创想开发平台与驱动库 使用说明 Sentry2视觉传感器可以通过通讯接口与主控制器相连接,也可以通过USB与电脑连接。通讯接口可以在UI界面中配置为UART串口或I2C模式,注意:选择简体中文时,并非所有文本都以汉字显示,例如所训练的人脸模型名称、深度学习训练的模型名称、二维码识别的字符等,暂时不支持中文显示。 http://www.openjumper.com/doc/k210
17.神力AI(MANA)我们为AI开发者建造基石, 纷繁的AI任务变为流动的标准. 使用平台前请先查阅宣言书, 深入了解我们的初衷和运作模式吧~ We build the fundamental, Embrace 100,000,000 possibilities! 立即开始阅读申明书v0.0.1 先进的AI项目库 https://www.manaai.cn/
18.AI人工智能综合实验平台人工智能实训系统AI人工智能实验教学平台我们基于多维度学习实践平台,置身初学者角度,从基础单独的 GPIO 扩展开始学习过渡到传感器实验项目再进入OpenCV、PyTorch、ROS机器人系统,机器运动学,AI视觉,AI 听觉等学习,从而学会 AI 人工智能开发。 您只要致电:021-55884001(袁经理) 我们可以解答AI人工智能综合实验平台的相关疑问! https://www.sh-fdtw.com/gongsidongtai/3623.html
19.众筹超算直播训练1760亿参数AI大模型,九百工程师搞开源与很多公司未开源大模型不同的是,BigScience 模型训练的参数所有人都可见,根据项目组织者的预测,距离完成目标还有三个月的时间。 人工智能给人类社会带来了根本性的影响,但与互联网的兴起不同,AI 极度依赖在更大的数据集上训练更大的模型。因此,这场科技变革的资源主要掌握在大型科技巨头手中。从研究进展、环境、https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_17195243
20.开源AI系统AForge.NET学习:进化神经网络训练过程解析开源AI系统AForge.NET学习:进化神经网络训练过程解析 进化神经网络用户调用层面样例: View Code 主要分为两个步骤,先生成进化学习对象(EvolutionaryLearning),再调用此对象的RunEpoch方法。 EvolutionaryLearning构造函数:保存了相关对象,比如:network、populationSize、fitnessFunction,同时计算了numberOfNetworksWeights,用于后续https://www.cnblogs.com/huzhongqiang/p/14545728.html