基于Intel Gaudi AI加速器的大语言模型微调与推理优化赛题等你挑战 | CCF BDCI进行时

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
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#人工智能 #语言模型 #自然语言处理

一年一度的行业盛事2024 CCF大数据与计算智能大赛（简称2024 CCF BDCI）又在激烈进行中啦！

多个赛题等你挑战还没有报名的伙伴们抓紧时间咯，叫上你伙伴练起来吧！

2024 CCF大数据与计算智能大赛

CCF大数据与计算智能大赛（CCF Big Data & Computing Intelligence Contest，简称CCF BDCI），是中国计算机学会于2013年创办的大数据与人工智能领域的算法、应用和系统大型挑战赛事。

大赛迄今已成功举办十一届，以前沿技术与行业应用问题为导向，累计发布基于真实产业场景的赛题180道，吸引来自全球的1500余所高校、1800余家企事业单位的18万余人参与，提交解决方案及算法作品近30万次。2024年，第十二届CCF BDCI于9月陆续上线赛题、开启评测，11月中旬截止报名和作品提交。除奖金外，大赛还设置了单项奖、综合大奖、组织奖、指导老师奖等多个奖项，以及就职绿色通道、孵化落地机会等多种激励措施。

大赛地址：http://go.datafountain.cn/6506

本期介绍赛题

基于Intel Gaudi AI加速器的大语言模型微调与推理优化赛题

 

赛题奖金：￥50,000

赛题介绍

Intel Gaudi AI加速器是一款高性能、可编程的人工智能处理器，它整合了多项技术创新，拥有高内存带宽及容量，以及强大的扩展能力。Gaudi不仅能够为广泛的深度学习任务提供加速，还能赋予用户按需进行优化和创新的灵活性。

最低0.47元/天 解锁文章
大语言模型基础与英特尔实践
weixin_45492503的博客
05-30 833
本实验基于Intel® Extension for Transformers， Intel® Extension for Transformers是一个创新的工具包，旨在通过在多种Intel平台上优化Transformer模型的性能，包括Intel Gaudi2、Intel CPU和Intel GPU，加速GenAI/LLM在各个领域的应用。
在英特尔 Gaudi 2 上加速蛋白质语言模型 ProtST
Hugging Face
07-24 980
引言蛋白质语言模型 (Protein Language Models, PLM) 已成为蛋白质结构与功能预测及设计的有力工具。在 2023 年国际机器学习会议 (ICML) 上，MILA 和英特尔实验室联合发布了ProtST模型，该模型是个可基于文本提示设计蛋白质的多模态模型。此后，ProtST 在研究界广受好评，不到一年的时间就积累了 40 多次引用，彰显了该工作的影响力。ProtSThttps...
生物信息学新突破：在英特尔 Gaudi 2 上实现 ProtST 蛋白质语言模型加速
欢迎你来到我的博客
07-25 610
ProtST是一种基于深度学习的蛋白质序列预测模型，能够预测蛋白质的三维结构和功能。ProtST模型通过学习蛋白质序列的模式，预测其结构特征，为药物设计和疾病机理研究提供了新的工具。
大模型推理延迟高？5种优化策略让你的AI应用“快如闪电”
07-13 1305
即使模型与系统优化完美，部署不当仍会导致延迟飙升。
大模型时代下的技术变革：训练、负载、部署、效率、安全……都遇到了新挑战？
python122_的博客
06-24 938
随着大模型技术逐渐进入深水期，各企业在相关技术方面的验证逐渐全面，大家都已经非常明确，如果想要充分释放 AI 大模型的潜力，仅依靠软件层面的优化是不够的，基础设施硬件设备的性能和稳定性也在 AI 大模型的高效运行中扮演着至关重要的角色。当前大模型对基础设施的要求非常高。就单从硬件方面来看，大模型需要大量的高性能计算资源，包括 CPU、GPU 和 TPU 等。这些计算资源需要具备高并发、低延迟的特点，以满足 AI 大模型的计算需求。
大模型算力基础设施技术趋势、关键挑战与发展路径
2401_85373691的博客
08-15 1686
*摘要：**从大模型技术发展趋势出发，分析了多模态、长序列和混合专家模型的架构特征和算力需求特点。围绕大模型对巨量算力规模与复杂通信模式的需求，重点从算力利用效率、集群互联技术两方面量化分析了当前大模型算力基础设施存在的发展问题和面临的技术挑战，并提出了以应用为导向、以系统为核心、以效率为目标的高质量算力基础设施发展路径。**关键词：**多模态模型；长序列模型；混合专家模型；算力利用效率；集群互联；高质量算力。
程序员必藏：大模型全生命周期开源框架指南：微调、训练、部署一站式解决方案
2401_84815887的博客
09-19 980
文章系统梳理了11个关键开源框架，覆盖大语言模型全生命周期。从微调工具(Hugging Face Transformers、DeepSpeed、LLaMA Factory、Unsloth)到推理服务器(VLLM、LiteLLM)，再到部署平台(OpenLLM、SkyPilot)，全面介绍各框架特点与优势。这些工具可降低显存消耗、加速训练、提供API服务，支持多种硬件与云环境，帮助开发者选择最适合的项目框架。
使用 Optimum Habana 在 Intel Gaudi 上加速模型训练与推理
培根芝士的专栏
01-06 1104
Optimum Habana 是 Hugging Face 开发的一个开源库，旨在帮助开发者在 Intel® Gaudi® AI 加速器（HPU，Habana Processing Unit） 上高效地训练和推理大规模的机器学习模型，特别是 Transformer 和 Diffuser 模型。它作为 Hugging Face Optimum 系列工具的一部分，专注于优化模型在 Gaudi 硬件上的性能，使开发者能够更轻松地利用 Gaudi 加速器的计算能力。
Intel Extension for Transformers: 加速AI模型在英特尔平台上的部署与优化
Nifc666的博客
10-17 1197
是英特尔推出的一款创新工具包,旨在加速GenAI/LLM(大型语言模型)在英特尔各种硬件平台上的部署和优化。该工具包支持英特尔Gaudi2、英特尔CPU以及英特尔GPU等多种硬件平台,为开发者提供了一站式的AI模型优化解决方案。Intel Extension for Transformers的主要特性包括:无缝集成Hugging Face transformers API,并利用Intel Neural Compressor实现模型压缩提供先进的软件优化和独特的压缩感知运行时。
【人工智能大模型训练】大规模LLM系统并行计算与网络挑战分析：Gaudi系列芯片及IPU解决方案设计了大规模语言模型
07-20
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TensorRT笔记（5）：研究timingCache
最新发布
ouliten的博客
12-02 499
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
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11-28 1859
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
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11-29 1421
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1627
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1381
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
【人工智能】【深度学习】 ② GAN核心算法介绍：生成器与判别器的博弈艺术
xiezhiyi007的专栏
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本文为【人工智能】【深度学习】系列第②篇，深入浅出讲解生成对抗网络（GAN）的核心原理。从“造假者 vs 警察”的大白话比喻出发，逐步推导极小极大博弈公式，详解生成器与判别器的对抗机制，并对比 CNN、RNN 的本质差异。附带完整 PyTorch 代码实现（逐行注释），涵盖 DCGAN 架构、训练流程与工程技巧，适合零基础读者入门生成式 AI。结尾预告下一期 Transformer 主题，延续系统化学习路线。
YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
11-28 1044
特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
概率单位回归（Probit Regression）详解
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
11-28 1058
概率单位回归（）是一种基于正态分布累积函数的广义线性模型，专门用于分析二分类因变量与自变量之间的关系。该模型假设事件发生概率服从标准正态分布，通过回归系数建立解释变量与概率值的线性关系，输出结果表现为0-1之间的概率值。Probit回归作为统计学和机器学习中的重要工具，通过连接概率世界和正态分布，为分析二元响应数据提供了强大的方法论基础。从Bliss在1934年开创性的工作到Rosett和Nelson在1975年的扩展，Probit模型已在经济学、医学、生态学和市场营销等多个领域证明了其价值。💡。
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28
LaughingZhu的博客
11-28 566
Product Hunt 每日热榜 | 2025-11-28 Links 2.0 是一款全新设计的应用程序，旨在帮助你在各个设备之间保存、整理和查找链接。这款为 iOS 26 打造的应用引入了新的导航栏，全新的首页展示最近链接，增强的过滤功能，个性化的主题色，以及全新的设置界面和应用图标。它默认保护隐私，支持 iCloud 同步，使用起来无需注册账户或担心被追踪。
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