模型训练
Profiling Data
Profiling Data是DeepSeek开发的开源性能分析工具,基于PyTorch Profiler收集程序运行数据,用于优化深度学习模型的训练和推理效率。它支持可视化分析,可定位性能瓶颈、分析资源利用情况、优化通信策略,并适用于分布式系统调优。通过提供详细的运行指标,帮助开发者提升计算与通信效率,实现更高效的系统性能。
OLMo 2 32B
OLMo 2 32B 是由 Allen Institute for AI 推出的开源语言模型,拥有 320 亿参数,性能接近更大规模模型。它采用三阶段训练策略,结合预训练、中期训练和后训练,提升模型稳定性与任务适应性。模型支持多任务处理,涵盖自然语言处理、数学推理、编程辅助和内容创作等领域,并具备高效训练能力与低能耗优势。所有数据、代码和权重均开源,便于研究与开发。
ModelEngine
ModelEngine 是华为开源的全流程 AI 开发工具链,涵盖数据处理、模型训练与应用开发三大核心模块。支持多模态数据清洗、知识向量化及模型推理,提供低代码编排和 RAG 框架,适用于医疗、金融、制造等领域的 AI 应用开发与行业化落地。