SwanLab——大模型时代的全生命周期AI训练工具

简介

随着大模型时代的到来，AI模型训练场景广泛增加，模型训练者大量增长，模型训练协作要求显著提高，模型的训练方法与模型本身成为了AI时代的重要资产，因此模型实验管理平台已经成为了大模型时代不可或缺的基础设施，然而，传统的模型训练实验管理方案由于诞生于传统机器学习的时代，存在功能老旧，协作效率低下等问题，这导致了广大开发者无法高质高效的完成模型的训练。 基于以上问题，本项目组研发了SwanLab——大模型时代的全生命周期AI训练工具，希望能够改善 AI模型训练监测难，复现难，协作难，部署难等诸多亟待解决的难题。本团队充分考察政策导向和市场需求，从需求角度出发，结合真实生产环境的最新经验，提供了更加直观的模型训练结果监测，更多维度的模型训练数据存储，更高效率的团队交流协作，更低成本的模型部署展示。为 AI 大模型时代的人工智能研发提供了有力支持。 SwanLab——大模型时代的全生命周期AI训练工具内置了训练数据可视化函数库，只需几行代码就可以直观地展示模型训练的各项数据变化和环境配置。 同时提供了包括实验跟踪、训练可视化、数据集与模型版本管理、模型结构分析、一键训练、模型部署、模型监控在内的一系列模型训练工具链，通过一个工具平台打通各个部门的壁垒，整体提高AI团队的百倍生产效率,在SwanLab的加持下： 1.AI研发团队可以一站式地完成从算力连接、模型训练、模型评估到模型迭代的全流程，可视化剖析模型结构、训练细节、模型表现，极大地加快内部协作效率与模型迭代速度。 2.AI开发团队可以方便地完成模型选型、模型部署与应用接入。 3.数据分析与安全团队可以自动收集不同模型的推理数据，分析模型表现并及时发现敏感问题。 4.算力运维团队可以实时监控大规模分布式GPU集群的状态，及时发现硬件问题。 5.学术科研团队可以快速完成实验管理与想法评估，通过可视化的训练过程实现高效的学术交流，提高创新效率。 SwanLab 团队希望通过简化和加速 人工智能开发者从概念构思到模型训练的整个工作流程降低 人工智能 技术的入门门槛，加速模型从实验室到市场的转化，促进人工智能技术赋能千行百业，同时构建一个活跃的社区，鼓励知识共享和技术交流，从而不断培养新一代具备实战能力的人工智能人才，为社会输送源源不断的创新力量。