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deepspeed实例

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DeepSpeed 是微软开源的用于实现类似 ChatGPT 模型训练的低成本工具。您可以通过以下链接访问其官网:https://www.deepspeed.ai/ ,添加时间为 2023 年 6 月 6 日。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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2.5 精选:网站和企业专栏

|网站名称|分类|网站介绍|链接|附件|强烈推荐|网站详解|添加时间||-|-|-|-|-|-|-|-||DeepSpeed<br>|大模型|微软开源的低成本实现类似ChatGPT的模型训练|[https://www.deepspeed.ai/](https://www.deepspeed.ai/)||||2023/06/06||Gen-2|大模型|Runway最新推出的AI视频生成模型|[https://research.runwayml.com/gen2](https://research.runwayml.com/gen2)||||2023/06/06||StableLM|大模型|Stability AI推出的开源的类ChatGPT大语言模型<br>|[https://github.com/Stability-AI/StableLM](https://github.com/Stability-AI/StableLM)||||2023/06/06||Lamini|大模型|低门槛快速定制大语言模型的引擎|[https://lamini.ai/](https://lamini.ai/)||||2023/06/06||Mycelebs|捕捉想法,搜索|深度搜索电影|[https://www.mycelebs.com/deepsearch/](https://www.mycelebs.com/deepsearch/)||||2023/06/06||阿里巴巴M6|大模型|阿里巴巴达摩院推出的超大规模中文预训练模型(M6)|[https://m6.aliyun.com/#/](https://m6.aliyun.com/#/)||||2023/06/06||Imagen|大模型|Google AI文字到图像生成模型|[https://imagen.research.google/](https://imagen.research.google/)||||2023/06/06||Kickresume|办公|借助可自定义的模板和AI的帮助,在几秒钟内构建简历。|[https://www.kickresume.com/](https://www.kickresume.com/)||||2023/06/06||Lobe|大模型|简单免费的机器学习模型训练工具|[https://www.lobe.ai/](https://www.lobe.ai/)||||2023/06/06|

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赛博月刊@25年2月:AI行业大事记

[heading6]2月25日[content]|模型|DeepSeek⋙Day 2●DeepEP→这下应该没人说DeepSeek是「假开源」了|模型|Anthropic●Claude 3.7 Sonnet混合推理模型发布→所谓的「混合推理」并不是自动的,而是需要手动切换|模型|阿里巴巴-千问●QwQ-Max-Preview推理模型发布(即将开源)→第二个仿R1的国产模型|视频|阿里巴巴-通义●Wan 2.1系列视频生成模型(开源)→实测效果一般,无法替代可灵|应用|Google●Gemini Code Assist(个人版)辅助编程工具(免费)[heading6]2月26日[content]|模型|DeepSeek⋙Day 3●DeepGEMM→推动FP8成为主流|模型|Microsoft●Phi-4-multimodal多模态模型和Phi-4-mini模型(开源)|音频|ElevenLabs●Scribe最精准的语音转文本模型|视频|Luma AI●为生成的视频添加音效→AI视频配音,逐渐成为标配|应用|Perplexity●Comet智能搜索浏览器(开放内测申请)[heading6]2月27日[content]|模型|DeepSeek⋙Day 4●DualPipe,EPLB|模型|OpenAI●GPT-4.5迄今最大最贵的模型→普遍评价都很差。但这个模型可能是为了o3完整版而准备的,暂且先不下太多定论|模型|腾讯-混元●Turbo S新一代快思考模型发布→传统模型不都是「快思考」吗?

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请基于WHO提出的“健康老龄化”这个概念,论述AI和养老产业以及健康老龄化的关系,并举出在WHO、英国以及美国的实例
目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系,并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识,AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据,提前预警疾病风险;还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面,可能尚未有明确的具体实例,但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗,以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。
2025-02-24
结合具体实例,解释“提示词”
提示词(Prompt)是我们输入给大模型的文本内容,可以理解为您和大模型说的话、下达的指令。提示词的质量会显著影响大模型回答的质量。 在视频模型中,提示词有基础架构方面的要求,比如要调整句式和语序,避免主体物过多或复杂、模糊的术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。同时,提示词与画面联想程度密切相关,具体详实的位置描述和环境描述有助于构建画面的基本呈现效果,艺术风格描述能进一步提升效果和氛围,统一画面风格。 在文本类的应用中,例如设置人格作为聊天机器人的提示词,会详细规定角色的性格、语气、限制条件等。 总之,提示词对于大模型的输出结果具有重要作用,如果觉得大模型回答不佳,很可能是提示词写得不够好。
2024-12-12
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请你结合社会时事热点,设计5个以上刁钻问题给对方,要求举出实例。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
以下是为您设计的一些刁钻问题: 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生,比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误,导致患者延误治疗,这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗? 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患,像近期发生的多起医疗数据泄露事件,给患者带来极大困扰,在这种情况下,怎么能立刻全面拥抱? 3. 人工智能在医疗器械的研发中,由于算法偏见,可能会导致某些特定人群无法受益,例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳,这能说明应该立刻全面拥抱吗? 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步,比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用,这难道不影响全面拥抱的可行性吗? 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善,比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确,一旦出现问题,责任难以界定,这样能立刻全面拥抱吗? 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率,但也导致了部分医疗人员的失业,引发社会就业问题,这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗?
2024-12-01
我是一名资讯人员,早会分享脑机接口,时间只有10分钟,希望使用通俗易懂的语言分享,重点说说脑机的应用实例。
以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容: 脑机接口的应用实例: 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统,能够通过脑电波操作机器人执行任务,并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大,未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理: 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容,如音频、文本、视频,AI 能加速消化过程,提高学习主动性,且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标,极端情况下自己借助知识干活,或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务,如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景,目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。
2024-11-16
autodl如何解决时常出现的,实例GPU被占用导致需要更改实例时,数据的转移复制问题,怎样提高效率
很抱歉,目前知识库中没有关于 autodl 在实例 GPU 被占用导致需要更改实例时数据转移复制问题及提高效率的相关内容。但一般来说,您可以考虑以下几种可能的解决方法: 1. 提前规划和备份:在可能出现 GPU 占用需要更改实例的情况前,提前对重要数据进行备份,以便在需要时快速恢复。 2. 优化数据存储结构:采用更高效的数据存储方式,减少数据转移复制的时间和工作量。 3. 利用数据同步工具:寻找适合的专业数据同步工具,提高数据转移的效率和准确性。 4. 监控和预警:建立有效的监控机制,及时发现 GPU 占用情况,并提前做好数据转移的准备工作。 以上建议仅供参考,您可以根据实际情况进行尝试和调整。
2024-08-15
关于azure的申请,创建实例的时候选择哪一个区域?
选择Azure(微软的云计算服务平台)的区域(Region)时,应考虑以下几个因素: 1. 地理位置:选择最靠近目标用户的区域,以减少延迟并提高应用程序的响应速度。 2. 合规性要求:如果业务需要遵守特定国家或地区的数据保护法规,应选择该地区的数据中心。 3. 服务可用性:某些Azure服务可能只在特定的区域中提供。确保所需的服务在所选区域可用。 4. 成本效益:不同区域的定价可能有所不同,可以根据成本效益进行选择。 5. 冗余和备份:如果业务需要跨区域的冗余,可以考虑选择一个区域作为主数据中心,另一个作为备份。 6. 数据中心的可靠性:了解不同区域数据中心的可靠性和性能记录。 7. 未来发展:考虑业务扩展的可能性,选择一个能够支持未来增长的区域。 8. 网络连接:如果需要与其他云服务或本地数据中心连接,选择一个提供最佳网络连接的区域。 9. 市场接近度:如果服务面向特定市场,选择一个靠近该市场的区域可以提高服务质量。 10. Azure状态:查看Azure状态页面,了解不同区域的当前状态和历史性能。 通常,Azure平台会提供一个界面,允许用户根据上述因素选择最合适的区域。如果没有特定要求,可以选择默认推荐或者最常用的区域,如“西欧”、“东美国”或“东南亚”等。在创建实例之前,最好先在Azure官网上查看最新的服务可用性和区域信息。
2024-04-18