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AI因你而升温，记得加个星标哦！随着大模型参数量的爆炸性增长，其所需内存也呈爆炸性增长，最现实的问题就是单块显卡装不下模型，所以我们需要进行分布式训练。

Map的核心是分解。想象一下有一辆红色的轿车，一队工人合力将它拆解成单个零件，这个过程我们就称之为Map。Reduce的核心是组合。比如我们拥有一堆汽车零件，以及众多不同种类的装置零件，将这些零件巧妙地组装起来，最终形成了一个变形金刚，这就是Reduce的过程。Input：假设你拥有一大批各式各样的食材，包括蔬菜、水果和面包Split：有一群厨师主动领取这些食材Map：每位厨师对不同的食材进行切割

AI科普（二）:人工智能的根本任务一、结论先行二、分类任务三、回归任务一、结论先行人工智能要处理的任务多种多样，比如人脸识别、垃圾邮件检测、电源票房预测、降雨量预测等等。但是这些任务背后的根本任务只有两类，就是分类与回归。分类任务：模型输出是对象的所属类别，数据类型是离散数据。例如预测一封邮件是否是垃圾邮件、预测照片中的人是男性还是女性还是偏中性？这种结果只有两个值或者多个值的问题，我们可以把每个

AI因你而升温，记得加星标哦！大家好，我是泰哥。本文可谓是千呼万唤使出来，很多同学问我，AI方向的知识多而杂，哪些该重点学习？学习路径又是怎么样的呢？今天，我将自己的学习路径及我所参考的资料全部免费分享出来，愿大家的AI学习进阶之路上多一些“温度”。学习途径在我学习人工智能的过程中，主要有以下两个途径：首先是B站。我将所有知识点所推荐的视频链接直接贴设为了超链接，点击可直达教程。第二是书籍。视频的

原文链接：Pytorch库的基本架构介绍很多同学说每次使用PyTorch时都需要导入很多模块，非常混乱，今天我就将PyTorch常用的模块做一个总结梳理。首先要说明的是PyTorch这是torch的Python版本，所以导入的是torch而不是Pytorch:import torch1 运行基础torch.tensor：基础数据结构torch.autograd：自动微分模块2 torch.util

你知道y=kx+b，你就知道了为什么神经网络可以（理论上）拟合任何函数。

在DP中，每个GPU上都拷贝一份完整的模型，每个GPU上处理batch的一部分数据，所有GPU算出来的梯度传到master进行累加后，再传回各GPU用于更新参数DDP通过定义网络环拓扑的方式，将通讯压力均衡地分到每个GPU上，使得跨机器的数据并行（DDP）得以高效实现DP和DDP的总通讯量相同，但因负载不均的原因，DP需要耗费更多的时间搬运数据最后请大家记住Ring-AllReduce的方法，因为

AI因你而升温，记得加星标哦！大家好，我是泰哥。最近《人工智能训练师国家职业技能标准》（文末复制链接下载）发布后被刷屏，我就网上热门观点与大家分享，同时谈谈我个人的看法。原文链接：新发布的《人工智能训练师国家职业技能标准》该如何解读？01 作者：桔了个仔你属于什么级别《人工智能训练师技能标准》一共18页，大家可以直接跳到最后两页，它把把人工智能训练师分为了五级，大家可以看看自己所拥有的技能属于哪级

字节前几天2024年9年19日公开发布的论文《HLLM：通过分层大型语言模型增强基于物品和用户模型的序列推荐效果》。文字、图片、音频、视频这四大类信息载体，在生产端都已被AI生成赋能助力，再往前一步，一定需要一个更强势的、更有效率的推荐分发机制。因为只有分发到位，才会激发更多的供给生产…