使用PAI-QuickStart全量参数微调Qwen-72B-Chat 快速开始(PAI-QuickStart)是PAI产品组件,集成了国内外AI开源社区中优质的预训练模型,支持零代码实现全量参数微调Qwen-72B-Chat。PAI-QuickStart的这一款全量参数微调组件使用PAI灵骏智算服务作为底层计算资源,使用4机32卡(每卡80GB显存)进行训练。Qwen-72B-Chat的全量参数微...
PAI-QuickStart 支持的 Qwen-72B-Chat 的全量参数微调基于Megatron-LM的训练流程,支持了数据并行、算子拆分、流水并行、序列并行、选择性激活重算、Zero显存优化等技术,大幅提升大模型分布式训练效率。在这一算法组件中,我们提前对模型Checkpoint进行了切分,适配多机多卡环境训练,开发者只需根据格式要求准备训练集和验证集...
简介: 本文将以 Qwen-72B-Chat 为例,介绍如何通过PAI平台的快速开始(PAI-QuickStart)部署和微调千问大模型。1.引言 通义千问-72B(Qwen-72B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础...
简介: 本文将以Qwen-72B-Chat为例,介绍如何在PAI平台的快速开始PAI-QuickStart和交互式建模工具PAI-DSW中高效微调千问大模型。作者:熊兮、贺弘、临在 通义千问-72B(Qwen-72B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模的大语言模型,在2023年11月正式开源。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛,包括...
轻松上手:通过阿里云PAI QuickStart微调部署Qwen-72B-Chat模型 作者:熊兮、求伯、一耘 引言 通义千问-72B(Qwen-72B)是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上,使用对齐机制打造的...
阿里云 PAI-QuickStart 提供了对 Qwen-72B-Chat 模型微调训练和部署开箱即用的体验,简化了 AI 开发流程,帮助开发者和企业用户使用大语言模型加速创新,创造更多的价值。 相关资料 PAI 快速开始: https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/quick-start-overview ...
在PAI平台上进行大模型微调,我们可以充分利用平台提供的计算资源和工具,提高调优过程的效率和准确性。 三、通义千问Qwen-72B-Chat大模型微调实践 1. 数据准备 在进行微调之前,首先需要准备适用于目标业务场景的数据集。数据集的质量和多样性对模型的性能有着至关重要的影响。因此,我们需要收集并整理与目标任务相关的...
本文将以 Qwen-72B-Chat 为例,介绍如何通过PAI平台的快速开始(PAI-QuickStart)部署和微调千问大模型。 运行环境要求 本示例目前仅支持在阿里云乌兰察布地域,使用灵骏集群环境运行。 资源配置要求:GPU 推荐使用 GU108(80GB),推理需要4卡及以上资源,微调需要4机32卡及以上资源。
轻量化微调Qwen-72B-Chat最佳实践支持最主流的轻量化微调算法LoRA,并且需要使用A800(80GB)4卡及以上资源进行计算。以下,我们简述轻量化微调Qwen-72B-Chat的算法流程。首先,我们下载Qwen-72B-Chat的Checkpoint和用于LoRA微调的数据集,用户也可以按照上述格式自行准备数据集。
使用PAI-DSW快速体验和轻量化微调Qwen-72B-Chat PAI-DSW是云端机器学习开发IDE,为用户提供交互式编程环境,同时提供了丰富的计算资源。Qwen-72B-Chat的教程可以在智码实验室(<https://gallery.pai-ml.com/>)Notebook Gallery中检索到,参见下图: 上述Notebook可以使用阿里云PAI-DSW的实例打开,并且需要选择对应的计算...