M6模型训练使用的正是阿里云机器学习PAI平台自研的分布式训练框架EPL(Easy Parallel Library,原名whale)。EPL通过对不同并行化策略进行统一抽象、封装,在一套分布式训练框架中支持多种并行策略,并进行显存、计算、通信等全方位的优化,来提供易用、高效的分布式训练框架。 EPL背后的技术框架是如何设计的?作为开发者我们可以...
近日,百度宣布开源基于飞桨( PaddlePaddle) 开源框架的联邦学习框架 PaddleFL 。据了解,研究人员可以很轻松地用 PaddleFL 复现和比较不同的联邦学习算法;得益于飞桨在大规模并行训练方面的基础能力的积累,PaddleFL 可以帮助开发者快速实现在大规模分布式集群中部署联邦学习系统。对此,InfoQ 采访了百度深度学习研发工程师,为...
这些新功能统一了数据和AI团队和技术:用于开发端到端机器学习工作流的MLflow,用于ML的Databricks Runtime以简化分布式机器学习,用Databricks Delta以提高数据的可靠性和性能。 “为了从人工智能中获得价值,企业依赖于他们现有的数据以及在海量数据集上迭代进行机器学习的能力。Databricks的联合创始人兼首席执行官Ali Ghodsi表...
Adam是微软研究院的深度学习项目,该项目仍然是应用卷积神经网络进行图像分类,效果提高了很多,但从我读论文的角度看,adam更偏向于分布式 框架的实现,而非理论的创新,自Alex和Hinton在2012年发出[2]以后,其实卷积神经网络的核心并没有大改,然而将卷积神经网络从学术界引领 到工业界,我觉得adam的贡献匪浅。 那么,为什么...
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PaddlePaddle是一个开源深度学习工业平台,具有先进的技术和丰富的功能,可简化深度学习的创新和应用。 它是中国唯一的自主研发深度学习平台,并已广泛应用于制造业,农业和企业服务等各个领域。 PaddlePaddle涵盖了核心深度学习框架,基本模型库,端到端开发套件等,并支持动态图和静态图。
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