1.AI绘画《超入门级教程:训练自己的LORA模型》,MM超爱的萌宠二、准备工作 2-1、登录在线训练平台 2-2、购买算力并创建工作空间 2-3、启动工作空间 三、开始训练 3-1、打开终端 3-2、准备训练数据 3-3、准备模型文件 3-3-1、模型 3-3-2、下载方法(以下两种方法任选一种即可) 3-4、启动SD-Trainer 3-5、开始训练 https://www.skycaiji.com/aigc/ai2042.html

2.货拉拉一站式云原生AI平台建设实践数据工程模型训练在线服务数据工程、模型训练、在线服务是机器学习技术实现的三驾马车,这个流程中处理的数据量大,计算量大、训练框架和版本多样、底层依赖复杂,资源算力管理,需要人工介入解决很多问题,给AI落地带来了比较困难。针对这一系列的问题,货拉拉大数据智能平台组从2020年开始就在探索提供一套完整的云原生的一站式AI解决方案,并从那时起https://juejin.cn/post/7213636024101765181

3.TIONE训练平台内置大模型推理镜像使用说明实践教程TI-ONE 训练平台内置了大模型的通用推理镜像,支持 huggingface 格式的 LLM 运行推理,提供兼容 OpenAI 接口格式文本对话的 HTTP 服务,并支持了腾讯自研的大模型推理加速能力。 ? 当前预置了两个大模型推理镜像: 【推荐】angel-vllm:TI-ONE 团队基于开源 vllm 优化的版本,支持在线 int8、nf4、fp8 的 weight-onlyhttp://daijinquan.9i0i.cn/?document/product/851/102913

4.AI算法模型自训练管理平台平台是面向用户的一站式AI算法模型训练及管理平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成以及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速训练和部署AI算法模型。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、模型管理、模型训练、模型部署都可以在平台上完成。平台http://www.hxytech.com/product/103.html

5.LtAI异构资源管理平台平台将标注工具服务化,集成一套多人同时在线的图像标注工具,可以在线直接对图片进行标注,标注后的数据可用于开发环境或训练任务,同时平台也支持标注工具的扩展。 模型管理 模型管理针对用户在平台训练完成的模型或者第三方上传的模型进行可视化的多版本统一管理。 · 平台训练任务完成的模型一键式管理,包含模型的版本、https://www.lthpc.com/index.php/cms/LTAI.html

6.度小满自动机器学习平台实践面对这些AI落地的难题,我认为唯一的解决方案是使用机器学习平台。 3、AI 算法生产流程 下面从 AI 算法的生产流程来理解 AI 算法落地过程中遇到的具体困难。 AI 算法落地主要分为数据管理、模型训练、算法优化及部署发布四个部分,其中模型训练和算法优化之间是一个反复迭代的过程。 https://www.51cto.com/article/746831.html

7.模型AI平台,支持sso登录,多租户,大数据平台对接,notebook在线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

8.阿里云百炼:一站式大模型服务平台,助力企业全面AI转型新媒派阿里云百炼是一个基于通义系列大模型和开源大模型的一站式大模型服务平台。该平台提供生成式大模型的全流程应用工具和企业大模型的全链路训练工具,支持多种开源大模型的接入及适配。这个平台旨在帮助企业和开发者快速构建、部署和应用大规模人工智能模型。它支持开箱即用的应用调用、大模型训练微调以及一站式在线灵活部署https://pidoutv.com/sites/17522.html

9.功能总览AI开发平台ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 https://support.huaweicloud.com/intl/zh-cn/function-modelarts/index.html

10.TinyMaix:超轻量级推理框架八、使用Maixhub 在线训练模型# TODO 九、怎样添加新平台的加速代码# TinyMaix 使用基础的点积函数加速卷积运算 你需要在 src 里添加 arch_xxx_yyy.h, 并添上你自己平台的点积加速函数: TM_INLINE void tm_dot_prod(mtype_t* sptr, mtype_t* kptr,uint32_t size, sumtype_t* result); Copy 十、贡http://en.wiki.sipeed.com/news/others/tinymaix_cnx/tinymaix_cnx.html

11.人工智能平台PAI机器学习建模训练部署智能推荐人工智能人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,提供包含数据集管理、算力管理、模型工具链、模型开发、模型训练、模型部署、AI资产管理在内的功能模块,内置100+种大模型最佳实践,为用户提供高性能、高稳定、企业级的大模型工程化能力。 https://www.aliyun.com/product/bigdata/learn

12.美团外卖特征平台的建设与实践外卖算法平台通过统一算法工程框架,解决了模型&特征迭代的系统性问题,极大地提升了外卖算法的迭代效率。根据功能不同,外卖算法平台可划分为三部分:模型服务、模型训练和特征平台。其中,模型服务用于提供在线模型预估,模型训练用于提供模型的训练产出,特征平台则提供特征和样本的数据支撑。本文将重点阐述外卖特征平台在建设https://maimai.cn/article/detail?fid=1597987921&efid=_qnpFWBLNPPMFIBPj5tSqg

13.人工智能训练平台数据集管理和自定义算法管理的一站式人工智能训练平台。 立即体验 统一的人工智能运行环境 兼容以TensorFlow、PyTorch、Caffe为主的人工智能计算框架,支持多种计算运行库, 提供容器化与虚拟化计算资源,利用分布式计算优势,提高模型训练效率。 立即体验 工业智能平台,开放智慧企业ET大脑服务能力 https://ei.casicloud.com/

14.算法服务平台算法模型服务平台是一个面向企业用户的数字化服务平台,旨在为用户提供高效、先进的算法模型。它以数据为核心,利用机器学习、深度学习等前沿技术,为用户提供行业定制化的算法模型解决方案。 应用场景 用户情感分析 使用情感分析模型,对文本进行情感分析,用于市场调研,客户服务和社交媒体监测。 https://wakedata.com/wakeAI.html

15.机器学习平台机器学习平台 开放大模型生态,驱动智能化未来 火山方舟提供模型训练、推理、评测、精调等全方位功能与服务,并重点支撑大模型生态。 云端开发 提供稳定的在线编译、调试代码和模型开发的环境 灵活性对齐裸机 秒级开关机、重启不丢环境、动态挂载存储 易用性https://www.volcengine.com/product/ml-platform

16.ModelX数据建模平台模型训练平台数据建模平台Model X 数据建模平台,基于高性能计算架构和大数据底层平台构建,打造一站式、高性能的建模平台。将内外部各类数据转化成决策模型,Model X 通过优秀产品交互设计,尽可能地把复杂的机器学习算法封装在底层。功能覆盖算法开发、模型训练评估、建模全流程,通过简单的界面操作就能训练出模型,并应用到商业决策中,降低机器学习的http://www.fibo.cn/Model-X.html

17.Dlearn机器学习平台远舢Dlearn机器学习平台,是集AI算法、模型、训练、推演于一体的“一站式”平台,通过接入模型构建与训练需要的样本数据,构建数据预处理、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,支撑AI模型的快速构建、训练、部署和应用,实现AI模型工作流的全周期管理。 https://5gai.cctv.com/special/companies/yuanshan/p002/index.shtml

18.大模型定制训练平台一站式大模型定制训练平台,支持星火及第三方开源大模型定制训练,提供大模型开发全流程开发工具链,协助用户快速构建专属大模型,助力大模型在各大行业快速应用落地。 立即使用合作咨询 产品架构 模型定制训练的优势 需求理解更准确 使用大模型微调可以有效提升模型的泛化能力,需要提供的提示词更短,对新需求理解更为准确 https://www.xfyun.cn/solutions/training

19.北京发布“人工智能+”行动计划,上学将用上大模型—中国教育在线围绕优质医疗资源,构建医疗监管机制创新、医院与医生科研成果收益均衡以及医院信息系统智能化升级的三者合一“北京医生”医疗大模型平台,释放医院、医生、大模型企业协同创新潜力,促进医疗、医保、医药等“三医”联动,建立高质量医疗数据标注库和医疗大模型训练可信空间。探索医生与医疗智能体协同机制,优化导诊服务、在线问诊https://www.eol.cn/info/dongtai/202407/t20240730_2626996.shtml

20.产品狗实践日记——OCR训练平台我认为,OCR业务场景下所涉及数据科学问题处理流程的产品化沉淀,则可以定义为OCR训练平台。 OCR问题实际上为深度学习计算机视觉-模式识别领域的一个细分研究分支,根据实际工程处理流程与图像处理部分大体相同可对应抽象出:业务需求管理、数据管理、算法开发、模型训练、模型管理、服务管理等主要功能,存在差异的部分在于OCR问题https://www.douban.com/note/766370797/