FlagOpen-模型仓库


FlagOpen 大模型技术开源体系提供了多个模型仓库,涵盖了从算法、工具到评测的完整生态。以下是 FlagOpen 相关的模型仓库及其主要功能:


1. FlagAI

  • 功能:FlagAI 是一个一站式大模型算法、模型及工具开源项目,集成了全球主流大模型算法技术,支持高效训练和微调。它涵盖了语言大模型(如 OPT、T5)、视觉大模型(如 ViT、Swin Transformer)以及多模态大模型(如 CLIP)等多个领域。
  • 项目地址FlagAI GitHub

2. FlagEmbedding

  • 功能:FlagEmbedding 是一个专注于文本检索和语义表示的开源库,支持多种语言...

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FlagOpen-大模型技术开源体系


FlagOpen 是由北京智源人工智能研究院(简称“智源”)推出的大模型技术开源体系,旨在打造大模型领域的“新 Linux”生态,推动大模型技术的协同创新与开放竞争。以下是关于 FlagOpen 的详细介绍:

1. FlagOpen 的核心目标

FlagOpen 的目标是构建一个全面支撑大模型技术发展的开源算法体系和一站式基础软件平台,降低大模型的开发门槛,支持全球开发者、企业和科研机构在大模型领域的创新与应用。其核心理念是通过开源开放的方式,推动大模型技术的普及和生态建设,形成类似 Linux 的开源生态体系。

2. FlagOpen 的主要组成部分

FlagOpen 包含多个开源项目...

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VC投资全流程解析:从接触到退出


VC(风险投资)投资一个项目的流程通常包括多个阶段,从初步接触到最终退出。以下是完整的流程梳理:


1. 项目筛选(Deal Sourcing)

VC通过多种渠道寻找潜在的投资项目: - 主动寻找:通过行业研究、创业大赛、孵化器等渠道发现优质项目。 - 推荐:通过人脉网络、其他投资人、创业者的推荐。 - 投递:创业者主动向VC提交商业计划书(BP)。


2. 初步接触(Initial Contact)

  • BP审核:VC团队审核创业者的商业计划书,评估项目的市场规模、团队背景、商业模式等。
  • 初步沟通:与创业者进行初步会议或电话沟通,了解项目的基本情况。

3. 项目评估(Due Dili...

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训练一个10亿参数(1B)的金融大模型的成本-V2


训练一个10亿参数(1B)的金融大模型的成本取决于多个因素,包括硬件、数据、训练时间、云服务费用等。以下是一个详细的成本估算:


1. 硬件成本

训练大模型通常需要高性能GPU,以下是常见的硬件需求: - GPU选择:NVIDIA A100(40GB或80GB)是常用的选择,单卡价格约为10万元人民币。 - GPU数量:训练1B参数的模型通常需要8-16块GPU并行训练。 - 如果使用8块A100,硬件成本约为 80万元人民币。 - 如果使用云服务(如AWS、Azure、阿里云等),可以按需租用,避免一次性硬件投入。


2. 云服务成本

如果使用云服务,成本会按小时计算。以下是估...

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MQ的消息必达


要确保消息队列(MQ)中的消息必达,需要从多个方面进行设计和实现。以下是一些关键策略:

1. 消息持久化

  • 持久化存储:将消息写入磁盘,防止系统崩溃时丢失。
  • 日志记录:使用日志记录消息状态,便于恢复。

2. 消息确认机制

  • 生产者确认:生产者发送消息后,等待MQ的确认。
  • 消费者确认:消费者处理完消息后,向MQ发送确认,MQ才删除消息。

3. 重试机制

  • 生产者重试:发送失败时,生产者自动重试。
  • 消费者重试:处理失败时,消费者可重试或进入死信队列。

4. 事务支持

  • 事务消息:确保消息发送和业务操作在一个事务中,要么都成功,要么都失败。

5. 高可用性

  • 集群部署:通过集群避免单点...

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北京智源人工智能研究院-网站池


北京智源人工智能研究院在人工智能领域取得了一系列重要成果,并积极推动产业生态建设与成果转化,其具体情况如下: 1. 科研成果丰硕 - 发布异构统一通信库 FlagCX,填补多元算力开源软件栈重要拼图;开源无标注视频学习 3D 生成模型 See3D;实现数字孪生心脏电功能超实时仿真;发布千万级多模态指令数据集 Infinity-MM 驱动开源模型迈向 SOTA 性能;大模型通用算子库 FlagGems 四大能力升级持续赋能 AI 系统开源生态。 - 智源线虫登上 Nature 子刊封面,在具身元年取得重要进展。 2. 战略合作广泛:与浪潮信息、北京开源芯片研究院、安谋科技、...

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训练一个1B的金融大模型需要花多少钱?


训练一个1B(10亿参数)的金融大模型的成本涉及多个方面,包括硬件资源、数据获取与处理、电力消耗以及人力成本等。以下是对这些成本的详细分析:


1. 硬件资源成本

训练大模型需要高性能计算资源,尤其是GPU。以NVIDIA A100 GPU为例,其计算能力为312 TFLOPS,租用成本约为2.27美元/小时(按微软Azure云服务价格计算)。假设训练1B参数的模型需要消耗约1E+18 FLOPs(浮点运算次数),则训练成本可估算为: - 训练成本 = (模型参数量 × 6 × 训练数据Token量) / (GPU计算能力 × 3600 × 租用成本) - 以1B参数和1万亿Toke...

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揭秘:训练 1B 金融大模型的“烧钱”内幕


揭秘:训练 1B 金融大模型的“烧钱”内幕

在当今金融科技蓬勃发展的时代,金融大模型成为了行业创新与变革的核心驱动力之一。它在智能投顾、风险预测、客户服务等诸多关键领域展现出了惊人的潜力,正深刻地重塑着金融机构的运营模式与服务生态。例如,智能投顾系统借助金融大模型能够为投资者提供高度个性化的投资组合建议,精准地分析市场趋势与风险因素;在风险预测方面,大模型可以处理海量的金融数据,挖掘潜在风险信号,提前为金融机构制定应对策略提供有力支持;而在客户服务中,其能够快速理解客户需求,提供高效准确的解答,极大地提升客户满意度。然而,在这些强大功能的背后,是高昂的训练成本投入,接下来我们就深入探究训...

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行动人一致协议-架构技术


行动人一致协议(Actor Consistency Protocol)是一种用于分布式系统中确保多个行动人(Actor)之间状态一致性的协议。行动人模型是一种并发计算模型,其中每个行动人是一个独立的计算实体,通过消息传递进行通信。在分布式系统中,由于网络延迟、分区和故障等因素,确保多个行动人之间的状态一致性是一个复杂的问题。

关键概念

  1. 行动人(Actor):独立的计算实体,拥有自己的状态和行为,通过异步消息传递与其他行动人通信。
  2. 一致性(Consistency):多个行动人之间的状态保持一致,确保系统在全局视角下的正确性。
  3. 消息传递(Message Passing):行动人之间通过发送...

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管理平台-通用架构


管理平台的通用架构通常包括多个层次和模块,以确保系统的可扩展性、灵活性和安全性。以下是一个典型的管理平台的通用架构:

1. 用户界面层(Presentation Layer)

  • 功能: 提供用户与系统交互的界面。
  • 组件:
    • Web界面: 基于浏览器的用户界面。
    • 移动应用: 移动设备上的应用程序。
    • 桌面应用: 桌面计算机上的应用程序。
    • API接口: 提供给第三方应用或开发者使用的接口。

2. 应用服务层(Application Layer)

  • 功能: 处理业务逻辑和应用程序的核心功能。
  • 组件:
    • 业务逻辑: 实现具体的业务规则和流程。
    • 工作流引擎: 管理和执行业务流程。
    • 集成服务: 与其...

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