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手把手教你基于华为云,实现MindSpore模型训练

本文分享自华为云社区《【昇腾开发全流程】MindSpore华为云模型训练》,作者:沉迷sk。 前言 学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2。 并打通一个Ascend910训练到Ascend310推理的全流程思路。 训练阶段 A. 环境搭建 MindSpore 华为云 模型训练 Step1 创建OBS并行文件 登录华为云 -> 控制台 -> 左侧导航栏选择“对象存储服务 OBS” -> 在左侧导航栏选择“桶列表” -> 单击右上角“创建桶” 如下图所示: 在左侧列表中的“并行文件系统” -> 单击右上角“创建并行文件系统”。 如下图所示: 进行以下配置: 主要参数信息如下,其余配置请保持默认配置区域:选择“华北-北京四” 文件系统名称:自定义,本例使用modelarts0009 (请使用modelarts作为文件系统前缀,注意名称为全局唯一)数据冗余存储策略:选择“单AZ存储”策略:选择“私有” Step2 上传数据文件至OBS并行文件系统 点击已创建的并行文件系统 -> 点击“新建文件夹” 输入文件夹的名...

当前都在堆长窗口,还需要 RAG 吗?

自从谷歌的 Gemini 1.5 Pro 发布后,行业内就有不少人在背后“蛐蛐” RAG。 一方面是因为,Gemini 的表现确实亮眼。根据官方发布的技术报告,Gemini 1.5 Pro 能够稳定处理高达100 token,相当于1小时的视频、11小时的音频、超过3万行代码或70万个单词,处理极限为1000万 token,相当于《指环王》三部曲,创下了最长上下文窗口的纪录。 凭借超长上下文理解能力,Gemini 1.5 Pro 得到了很多用户的认可。很多测试过 Gemini 1.5 Pro 的人更是直言,这个模型被低估了。有人尝试将从 Github 上下载的整个代码库连同 issue 都扔给 Gemini 1.5 Pro,结果它不仅理解了整个代码库,还识别出了最紧急的 issue 并修复了问题。 当然,除了谷歌在卷“上下文长度”,其他大模型公司也都在卷这个能力。去年下半年,GPT-3.5上下文输入长度从4千增长至1.6万 token,GPT-4 从8千增长至3.2万 token;OpenAI 最强竞争对手 Anthropic 一次性将上下文长度打到了10万 token;LongLLa...

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