深海多模态模型微调训练服务及演示平台搭建废标公告
深海多模态模型微调训练服务及演示平台搭建废标公告
项目名称 | 深海多模态模型微 (略) 搭建 | 项目编号 | ZJLAB-FS-BX# |
---|---|---|---|
公告开始日期 | # | 公告截止日期 | # |
采购单位 | 之江实验室 | 付款方式 | 合同签订后预付25%服务款,验收合格后付75%服务款 |
联系人 | 中标后在我参与的项目中查看 | 联系电话 | 中标后在我参与的项目中查看 |
签约时间要求 | 无 | 到货时间要求 | 无 |
预 算 | #.0 | ||
收货地址 | 无 | ||
供应商资质要求 | 符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件 |
采购商品 | 采购数量 | 计量单位 | 所属分类 |
---|---|---|---|
深海多模态模型微 (略) 搭建 | 1 | 套 | 其他信息技术服务 |
品牌 | 无 |
---|---|
型号 | 无 |
品牌2 | 无 |
型号 | 无 |
品牌3 | 无 |
型号 | 无 |
预算 | #.0 |
技术参数及配置要求 | 一、服务内容和服务要求 深海多模态模型微 (略) 搭建的具体服务内容和要求如下: 1 深海多模态模型微调训练服务 1.1 预训练模型选择:提供适合深海多模态领域的预训练模型,模型参数量≥7B; 1.2 模型配置:配置模型架构及超参数,确保模型适应性和性能; 1.3 模型训练和性能评估:完成深海领域大模型的微调训练,在特定测试集上评估微调模型的平均准确率(mAp)。 2 深海 (略) 搭建技术框架选择:集成常用的深度学均准确率≮80%。 2 深海 (略) 搭建 2.1 通过实际操作演示,加载一个自定义模型并进行微调, (略) 环境中成功集成TensorFlow和PyTorch,并支持用户自定义模型加载; 2.2 系统在不同精度下的模型训练和推理速度应达到指定的TFLOPS:FP64≥80 TFLOPS;FP32≥160 TFLOPS;FP16≥2500 TFLOPS;训练推理逻辑单元内部通讯带宽≥900GB/s;单个逻辑单元不低于80GB的HBM2显存,可提供高达2TB/s的内存带宽; 2.3 高效数据存储单元:SSD 960GB NVMe× 2,3.2TB NVMe × 2; 2.4 (略) 络功能:支持 (略) 的远程直接内存访问(RDMA over Converged Ethernet,RoCE), (略) 络的非易失性存储(NVMe over Fabrics),支持PCIe Gen4,支持总计800Gbps的吞吐量; 2.5 支持第四代双倍数据率同步动态随机存取存储器,总容量512Gb,支持错误检测和校正功能,能够提供每秒3200兆次的数据传输速度,双排(2R)×4架构; 2.6 主控制器不少于2个,采用基于Intel的Ice Lake架构,每个具备32个物理核心和64个线程,基础频率2.0GHz; 2.7 通过现场演示,测试各项功能的实现和用户操作的便捷性。通过用户管理界面进行权限配置测试,支持多用户同时操作,确保不同用户权限的有效性; 2.8 提供安装、配置和运维文档。 3、验收时间:自合同签订后2周内,由#方交付。 |
售后服务 | 无 |
项目名称 | 深海多模态模型微 (略) 搭建 | 项目编号 | ZJLAB-FS-BX# |
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公告开始日期 | # | 公告截止日期 | # |
采购单位 | 之江实验室 | 付款方式 | 合同签订后预付25%服务款,验收合格后付75%服务款 |
联系人 | 中标后在我参与的项目中查看 | 联系电话 | 中标后在我参与的项目中查看 |
签约时间要求 | 无 | 到货时间要求 | 无 |
预 算 | #.0 | ||
收货地址 | 无 | ||
供应商资质要求 | 符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件 |
采购商品 | 采购数量 | 计量单位 | 所属分类 |
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深海多模态模型微 (略) 搭建 | 1 | 套 | 其他信息技术服务 |
品牌 | 无 |
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型号 | 无 |
品牌2 | 无 |
型号 | 无 |
品牌3 | 无 |
型号 | 无 |
预算 | #.0 |
技术参数及配置要求 | 一、服务内容和服务要求 深海多模态模型微 (略) 搭建的具体服务内容和要求如下: 1 深海多模态模型微调训练服务 1.1 预训练模型选择:提供适合深海多模态领域的预训练模型,模型参数量≥7B; 1.2 模型配置:配置模型架构及超参数,确保模型适应性和性能; 1.3 模型训练和性能评估:完成深海领域大模型的微调训练,在特定测试集上评估微调模型的平均准确率(mAp)。 2 深海 (略) 搭建技术框架选择:集成常用的深度学均准确率≮80%。 2 深海 (略) 搭建 2.1 通过实际操作演示,加载一个自定义模型并进行微调, (略) 环境中成功集成TensorFlow和PyTorch,并支持用户自定义模型加载; 2.2 系统在不同精度下的模型训练和推理速度应达到指定的TFLOPS:FP64≥80 TFLOPS;FP32≥160 TFLOPS;FP16≥2500 TFLOPS;训练推理逻辑单元内部通讯带宽≥900GB/s;单个逻辑单元不低于80GB的HBM2显存,可提供高达2TB/s的内存带宽; 2.3 高效数据存储单元:SSD 960GB NVMe× 2,3.2TB NVMe × 2; 2.4 (略) 络功能:支持 (略) 的远程直接内存访问(RDMA over Converged Ethernet,RoCE), (略) 络的非易失性存储(NVMe over Fabrics),支持PCIe Gen4,支持总计800Gbps的吞吐量; 2.5 支持第四代双倍数据率同步动态随机存取存储器,总容量512Gb,支持错误检测和校正功能,能够提供每秒3200兆次的数据传输速度,双排(2R)×4架构; 2.6 主控制器不少于2个,采用基于Intel的Ice Lake架构,每个具备32个物理核心和64个线程,基础频率2.0GHz; 2.7 通过现场演示,测试各项功能的实现和用户操作的便捷性。通过用户管理界面进行权限配置测试,支持多用户同时操作,确保不同用户权限的有效性; 2.8 提供安装、配置和运维文档。 3、验收时间:自合同签订后2周内,由#方交付。 |
售后服务 | 无 |
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