模型微调

模型微调是一种常用技术,能够帮助开发者快速构建高性能、定制化的模型。企业面临着学习成本高、流程繁琐,易出错,以及平衡性能与效益的挑战。青云模型微调解决方案通过自动化、集成化的工具和资源调度,帮助企业与研究机构高效、灵活地推进模型微调工作,加速了从研发到部署的整个流程。

核心痛点


01

学习成本高

不合适的开发框架和工具可能成为模型微调的“拦路虎”,比如团队的学习曲线,框架与系统间的兼容性、不同工具间的集成问题等。

02

流程繁琐易出错

手动管理模型微调的各个步骤,消耗大量时间和资源,同时增加了出错的可能性,如果每次代码变更都需要手动测试,又会延迟问题发现和修复。

03

平衡性能与效益

为了保证成本效益,或是在处理某些特定计算任务时,需要动态算力调度来提升灵活性与扩展性,以实现最佳的模型性能和经济效益。

方案及优势


提供集成的开发框架与工具、DevOps 工具流与和工具链等,旨在通过提升自动化程度,以加快迭代速度、确保质量、降低成本,并促进团队之间的协作,帮助企业与研究机构高效、灵活地推进模型微调工作。

算力按需动态调度,优化成本及效率

根据任务特性自动匹配最合适的算力资源,优化配置,支持分布式训练、动态申请与释放资源,既能提高计算效率和资源利用率,又能通过智能调度不同的硬件资源来降低总体成本,实现成本与性能的最佳平衡。

自动化模型微调流程,提高效率

通过整合版本控制系统、CI/CD 工具、容器化技术、容器编排工具以及配置管理工具,实现了模型微调流程的自动化。简化环境配置和部署过程,确保部署的一致性和可重复性,全流程的自动化减少了人工干预,缩短了模型从开发到部署的周期,提高了模型微调的效率和可靠性。

集成开发框架与工具,提供一站式支持

提供 TensorFlow、PyTorch 等主流框架,提供统一的 API 接口,内置一系列自动化工具,简化模型部署和训练过程,加速模型迭代周期。可视化监控功能,实时查看模型训练的状态和性能指标。

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