La velocidad muchas veces determina el éxito o el fracaso en los negocios.
La aceleración de la formación de modelos significa que las empresas pueden desarrollar nuevos productos o servicios de IA con mayor rapidez, llevándolos así al mercado más rápidamente y satisfaciendo las necesidades de los clientes. Esta capacidad de respuesta rápida ayuda a las empresas a aprovechar las oportunidades de la competencia y obtener ventajas en el mercado. No solo eso, la aceleración también significa que las empresas pueden reducir el tiempo requerido para la capacitación, reduciendo así la ocupación de recursos de hardware y el consumo de energía, lo que resulta en un mayor retorno de la inversión.
Como plataforma de acceso a datos de IA de alto rendimiento líder en el mundo, Alluxio se ha utilizado ampliamente en las etapas centrales del entrenamiento y la inferencia de modelos de IA. Esta vez, nos hemos asociado con la conocida marca de incubadoras de Zhongguancun, Taili Station, y DataFun, una comunidad vertical de desarrolladores de inteligencia de datos , para invitar a expertos en AI Infra de las industrias de Internet, automóviles y modelos grandes para brindarles a los socios de la industria un modelo de IA acelerado. formación. Un maravilloso salón fuera de línea con temas.
Invitamos sinceramente a los líderes técnicos/de TI, arquitectos, desarrolladores e investigadores y socios ecológicos relacionados con AI Infra a registrarse y participar.
Reconocer código QR
Regístrate ahora para participar
√
Hora del evento: 26 de abril de 2024 (viernes) 14:00-17:10
√
Coorganizador: Alluxio x Inno.EcoS Lab x DataFun
√
Lugar: Sala 401, 4to piso, Torre A, Edificio Dongsheng, No. 8 Zhongguancun East Road, Distrito Haidian, Beijing
Tema 1: Aplicación y despliegue de Alluxio en la formación del modelo de conducción autónoma
Huixi Intelligence cambiará el caché de archivos para el entrenamiento de algoritmos de conducción autónoma de NAS a Alluxio en 2023. El sistema de almacenamiento en caché basado en Alluxio resuelve los problemas que han afectado a la investigación y el desarrollo durante mucho tiempo: graves retrasos en el acceso simultáneo a los datos, descargas repetidas de datos, desperdicio de espacio debido a datos repetidos, ineficiencia y altos riesgos operativos causados por la gestión manual del almacenamiento. capacidad , mejorando 10 veces la disponibilidad del sistema de datos, el costo se reduce a la mitad y la facilidad de uso mejora enormemente, lo que ayuda al equipo a mejorar en gran medida la eficiencia del desarrollo de algoritmos.
√
¿Por qué Huixi eligió Alluxio?
√
¿Cómo utilizarlo en la conducción autónoma entre grupos?
√
¿Cómo se puede probar y verificar adecuadamente su funcionalidad y rendimiento?
√
¿Cómo mejorar las capacidades de operación y mantenimiento de Alluxio?
Tema 2: Cómo Alluxio acelera el almacenamiento de IA en la nube híbrida
En 2023, Zhihu adoptó Alluxio por primera vez en el escenario de distribución del modelo, lo que no solo resolvió el problema del ancho de banda de la línea dedicada entre nubes, sino que también logró una mejora de 2 a 3 veces en el rendimiento de lectura.
Con el desarrollo de la capacitación de modelos de lenguaje a gran escala dentro de Zhihu, el equipo de algoritmos también ha presentado mayores requisitos de almacenamiento. La interfaz Fuse proporcionada por Alluxio ha satisfecho bien las necesidades del lado comercial y ha establecido un punto de apoyo firme dentro de Zhihu, y rápidamente. El desarrollo, desde el grupo inicial, se desarrolló en múltiples grupos.
Zhihu tiene una arquitectura de nube híbrida para reducir el retraso en el acceso a los datos durante el entrenamiento del modelo, se implementa un conjunto de clústeres de Alluxio en cada nube pública. Las capacidades de almacenamiento en caché transparentes de Alluxio se utilizan para distribuir rápidamente los datos de entrenamiento en clústeres HDFS fuera de línea a cada público. en la nube en una máquina con GPU, y sin ninguna migración o copia de datos, mejora en gran medida la utilización de la GPU en las tareas de entrenamiento.
Tema 3: Alluxio AI: una nueva generación de solución de E/S de datos de plataforma de capacitación AI/ML
En la era de la IA basada en datos, el acceso eficiente a grandes cantidades de datos almacenados es fundamental para el entrenamiento y el servicio de modelos. Sin embargo, los desafíos de E/S a menudo obstaculizan el rendimiento y limitan la utilización de la GPU.
En este intercambio, presentaremos cómo la capa de acceso a datos de alto rendimiento construida en Alluxio puede superar los desafíos de E/S y mejorar significativamente la utilización de la GPU. A través de ricos casos de usuario y datos experimentales, aprenderá cómo almacenar en caché conjuntos de datos y modelos en Alluxio y cómo mejorar el rendimiento.
Tema 4: La acumulación técnica y las ventajas de la comunidad Moda en la dirección de la capacitación e inferencia de modelos grandes.
La comunidad MoTa afiliada a Tongyi Lab ha realizado muchas exploraciones en la capacitación en dirección a LLM/MLLM/SD. Para facilitar que los desarrolladores de la comunidad capaciten y apliquen LLM y logren una IA realmente inclusiva, la comunidad MoTa ha desarrollado código abierto. entrenamiento El marco de inferencia SWIFT tiene capacidades de entrenamiento de más de 200 LLM y más de 100 conjuntos de datos de código abierto, y se puede extender fácilmente a nuevos modelos. Bajo la dirección de SD AIGC, Moda Community y el equipo de visión básica del Laboratorio Tongyi desarrollaron el marco de capacitación Sceptre. Este marco utiliza LoRA y la tecnología SCEdit de desarrollo propio para lograr un ajuste fino y una inferencia convenientes de los modelos de gráficos vicencianos, y puede admitir controles. generar.
...
y hay más contenidos interesantes esperando que los descubras en el sitio
......
14:00-14:05 El presentador abre el espectáculo.
14:05-14:45 Solución de E/S de datos de plataforma de capacitación AI/ML de nueva generación Alluxio AI
14:45-15:25 Cómo Alluxio acelera el almacenamiento de IA en la nube híbrida
15:25-15:40 Pausa para el té
15:40-16:20 Aplicación y despliegue de Alluxio en la formación del modelo de conducción autónoma
16:20-17:00 La acumulación técnica y las ventajas de la comunidad Moda en la dirección del entrenamiento e inferencia de modelos grandes.
17:00-17:10 Intercambio técnico y fin
Reconocer código QR
Regístrate ahora para participar
Participa en este evento
Todos los que asistan al evento recibirán un souvenir.
Al mismo tiempo, hay una actividad en el sitio para completar cuestionarios y sortear obsequios.
Si tiene alguna pregunta, escanee el código QR del asistente al final del artículo y contáctenos ~
Alluxio es el proveedor líder mundial de plataformas de datos de alto rendimiento para análisis e inteligencia artificial, que acelera la realización de valor de los productos de inteligencia artificial empresarial y maximiza el retorno de la inversión en infraestructura. La plataforma de datos Alluxio se ubica entre los sistemas informáticos y de almacenamiento, proporcionando una vista unificada de las cargas de trabajo en la plataforma de datos en cada etapa del flujo de trabajo de datos. La plataforma proporciona acceso a datos de alto rendimiento sin importar dónde residan los datos, simplifica la ingeniería de datos, mejora la utilización de la GPU y reduce los costos de almacenamiento y computación en la nube. Las empresas pueden acelerar significativamente el entrenamiento y el servicio de modelos y construir una infraestructura de inteligencia artificial en lagos de datos existentes sin utilizar almacenamiento dedicado.
Con el apoyo de inversores líderes, Alluxio brinda servicios a empresas globales de tecnología, Internet, finanzas y telecomunicaciones. Actualmente, 9 de las 10 principales empresas de Internet del mundo utilizan Alluxio. Para obtener más información, visite www.alluxio.com.cn.
Inno.EcoS Lab Taili Station es la marca de incubadora del Parque Científico y Tecnológico Zhongguancun Dongsheng. Es una red de aceleración de incubación de innovación industrial y una plataforma de innovación establecida con el ecosistema de crecimiento empresarial de alta tecnología Inno.EcoS como núcleo. Taili Station se centra en los tres principales campos industriales de las ciencias de la vida, la economía digital y las nuevas energías/nuevos materiales. Ha estado profundamente comprometida con los servicios industriales durante más de 10 años. Reúne innovación y recursos empresariales de todo el mundo para proporcionar múltiples. Opciones para empresas de alta tecnología en las etapas de preincubación, aceleración y crecimiento. Múltiples tipos y ubicaciones de espacio de oficina y servicios de tecnología empresarial innovadores.
Fundada a finales de 2017, DataFun es una comunidad vertical centrada en servir a los desarrolladores de inteligencia de datos. Impulsados por la misión de “crear millones de desarrolladores inteligentes en datos y ayudar a decenas de miles de empresas a volverse digitalmente inteligentes”, a lo largo de casi 6 años de operación continua, se ha invitado a más de 4000 expertos en el campo a compartir sus experiencias, y más Más de 100.000 expertos han acumulado experiencia en forma de vídeos, imágenes y textos en 2.000 casos de aplicación y han influenciado a 500.000 desarrolladores concretos en toda la red. En DataFun, puede conectarse con expertos autorizados, tecnologías de vanguardia, mejores prácticas y grupos de desarrolladores destacados en el campo de la inteligencia de datos. Espero que DataFun pueda acompañar a desarrolladores, empresas e industrias a precipitarse hacia la era de la inteligencia de datos.
✦
[Agregue asistente para conocer más detalles del evento]
✦
✦
【Popularidad reciente】
✦
✦
【Mercado Baodiano】
✦
Este artículo se comparte desde la cuenta pública de WeChat: Alluxio (Alluxio_China).
Si hay alguna infracción, comuníquese con [email protected] para eliminarla.
Este artículo participa en el " Plan de creación de fuentes OSC ". Los que están leyendo pueden unirse y compartir juntos.