Présentation de l'article：Guide de formation du modèle ChatGPTPython : Aperçu des étapes de personnalisation des robots de chat : Ces dernières années, avec le développement croissant de la technologie NLP (traitement du langage naturel), les robots de chat ont attiré de plus en plus d'attention. ChatGPT d'OpenAI est un puissant modèle de langage pré-entraîné qui peut être utilisé pour créer des chatbots multi-domaines. Cet article présentera les étapes d'utilisation de Python pour entraîner le modèle ChatGPT, y compris la préparation des données, la formation du modèle et la génération d'échantillons de dialogue. Étape 1 : Préparation, collecte et nettoyage des données

2023-10-24 commentaire 0  1325

Présentation de l'article：Guide de formation du modèle ChatGPTPython : L'injection de nouvelles compétences dans les chatbots nécessite des exemples de code spécifiques Introduction : Ces dernières années, le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle a rendu les chatbots largement utilisés dans divers domaines. Cependant, les modèles de chatbot existants ne fournissent souvent que des fonctions conversationnelles de base et ne peuvent pas disposer de compétences plus intelligentes, telles que des systèmes de réponse aux questions et de recommandation. Afin de permettre au chatbot d'avoir plus de compétences, nous pouvons utiliser le modèle ChatGPT et former le modèle via Python.

2023-10-24 commentaire 0  1006

Présentation de l'article：La formation d'un modèle ML en C++ implique les étapes suivantes : Prétraitement des données : charger, transformer et concevoir les données. Formation de modèle : choisissez un algorithme et entraînez le modèle. Validation du modèle : partitionnez l'ensemble de données, évaluez les performances et ajustez le modèle. En suivant ces étapes, vous pouvez réussir à créer, entraîner et valider des modèles d’apprentissage automatique en C++.

2024-06-01 commentaire 0  652

Présentation de l'article：Présentation de l'utilisation de Python pour entraîner des modèles sur des images : dans le domaine de la vision par ordinateur, l'utilisation de modèles d'apprentissage profond pour classer les images, la détection de cibles et d'autres tâches est devenue une méthode courante. En tant que langage de programmation largement utilisé, Python fournit une multitude de bibliothèques et d'outils, ce qui rend relativement facile l'entraînement de modèles sur des images. Cet article expliquera comment utiliser Python et ses bibliothèques associées pour entraîner des modèles sur des images et fournira des exemples de code correspondants. Préparation de l'environnement : Avant de commencer, vous devez vous assurer que vous avez installé

2023-08-26 commentaire 0  1648

Présentation de l'article：BatchSize fait référence à la quantité de données utilisée par le modèle d'apprentissage automatique à chaque fois pendant le processus de formation. Il divise de grandes quantités de données en petits lots de données pour la formation du modèle et la mise à jour des paramètres. Cette méthode de traitement par lots permet d'améliorer l'efficacité de la formation et l'utilisation de la mémoire. Les données de formation sont généralement divisées en lots pour la formation, et chaque lot contient plusieurs échantillons. La taille du lot (batchsize) fait référence au nombre d'échantillons contenus dans chaque lot. Lors de la formation d'un modèle, la taille du lot a un impact important sur le processus de formation. 1. Vitesse d'entraînement La taille du lot (batchsize) a un impact sur la vitesse d'entraînement du modèle. Une taille de lot plus grande peut traiter les données d'entraînement plus rapidement, car à chaque époque, une taille de lot plus grande peut traiter plus de données simultanément.

2024-01-23 commentaire 0  2236

Présentation de l'article：Ant Group a récemment annoncé le lancement d'une bibliothèque d'extension d'accélération de formation distribuée à grande échelle appelée ATorch, un outil open source. L'objectif d'ATorch est d'aider à améliorer l'intelligence de l'apprentissage profond grâce à l'optimisation dynamique automatique des ressources et à l'amélioration de la stabilité de la formation distribuée. Il est entendu que dans l'entraînement sur grand modèle, AToch peut augmenter le taux d'utilisation de la puissance de calcul d'un modèle d'entraînement de 100 milliards de kilocalories à 60 %, ce qui équivaut à l'ajout d'un moteur puissant à une voiture de sport. Il s’agira d’un outil important pour les chercheurs et les développeurs en apprentissage profond afin de les aider à former et à optimiser plus efficacement les grands modèles. Figure : ATorch s'engage à rendre la formation de grands modèles plus efficace et reproductible. Avec l'explosion des grands modèles génératifs, l'échelle des ensembles de données et des paramètres pour la formation de modèles est exponentielle.

2024-01-14 commentaire 0  1421

Présentation de l'article：Comment implémenter des algorithmes distribués et la formation de modèles dans les microservices PHP Introduction : Avec le développement rapide de la technologie du cloud computing et du Big Data, la demande de traitement de données et de formation de modèles augmente. Les algorithmes distribués et la formation de modèles sont essentiels pour atteindre l'efficacité, la rapidité et l'évolutivité. Cet article présentera comment implémenter des algorithmes distribués et la formation de modèles dans les microservices PHP, et fournira quelques exemples de code spécifiques. 1. Qu'est-ce que la formation d'algorithmes et de modèles distribués ? La formation d'algorithmes et de modèles distribués est des technologies qui utilisent plusieurs machines ou ressources de serveur pour effectuer simultanément le traitement des données et la formation de modèles.

2023-09-25 commentaire 0  1453

Présentation de l'article：Avec le développement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond, les modèles de pré-formation sont devenus une technologie populaire dans le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur (CV), la reconnaissance vocale et d'autres domaines. En tant que l'un des langages de programmation les plus populaires à l'heure actuelle, Python joue naturellement un rôle important dans l'application de modèles pré-entraînés. Cet article se concentrera sur le modèle de pré-formation d'apprentissage profond en Python, y compris sa définition, ses types, ses applications et comment utiliser le modèle de pré-formation. Qu'est-ce qu'un modèle pré-entraîné ? La principale difficulté des modèles d’apprentissage profond est d’analyser un grand nombre de données de haute qualité.

2023-06-11 commentaire 0  2007

Présentation de l'article：Modèle Keras utilisant uniquement une partie de l'ensemble de données pendant la formation Description du problème Lors de la formation d'un modèle de réseau neuronal à l'aide de Keras, il est...

2024-10-27 commentaire 0  1115

Présentation de l'article：Le modèle de formation PHP est le suivant : 1. Un enseignement raffiné. Le modèle général est un enseignement en classe le matin et une pratique personnelle l'après-midi, avec l'assistance de professeurs expérimentés. 2. Ces formations PHP ont des projets concrets avec des entreprises et les stagiaires peuvent y participer ; en eux, profitez de ses ressources en emploi, de ses ressources de projet et des leçons apprises.

2020-02-21 commentaire 0  2406

Présentation de l'article：Taotian Group et Aicheng Technology ont officiellement publié le cadre de formation open source pour grands modèles - Megatron-LLaMA le 12 septembre. L'objectif de ce cadre est de permettre aux développeurs de technologies d'améliorer plus facilement les performances de formation des grands modèles de langage, de réduire les coûts de formation et de maintenir la compatibilité avec la communauté LLaMA. Les résultats des tests montrent que sur une formation à 32 cartes, Megatron-LLaMA peut atteindre une accélération de 176 % par rapport à la version de code obtenue directement sur HuggingFace ; sur une formation à grande échelle, Megatron-LLaMA s'étend presque linéairement et est instable au réseau. niveau de tolérance. Actuellement, Megatron-LLaMA a été lancé dans la communauté open source à l'adresse open source : https :

2023-09-14 commentaire 0  633

Présentation de l'article：Le framework Java peut accélérer la formation des modèles d'intelligence artificielle en : utilisant TensorFlowServing pour déployer des modèles pré-entraînés pour une inférence rapide ; en utilisant H2OAIDriverlessAI pour automatiser le processus de formation et en utilisant l'informatique distribuée pour réduire le temps de formation en utilisant SparkMLlib pour mettre en œuvre une formation distribuée et des données à grande échelle ; sur le traitement des ensembles d'architecture Apache Spark.

2024-06-04 commentaire 0  903

Présentation de l'article：Utilisation des fonctions JavaScript pour implémenter la formation de modèles d'apprentissage automatique Avec le développement rapide de l'apprentissage automatique, de nombreux développeurs ont commencé à s'intéresser à la manière d'utiliser JavaScript pour implémenter la formation de modèles d'apprentissage automatique sur le front-end. Cet article explique comment utiliser les fonctions JavaScript pour implémenter la formation de modèles d'apprentissage automatique et fournit des exemples de code spécifiques. Avant de commencer, nous devons comprendre quelques concepts importants. Ensemble de données : la formation du modèle d'apprentissage automatique nécessite un ensemble d'ensembles de données étiquetés en entrée. L'ensemble de données se compose de

2023-11-03 commentaire 0  1189

Présentation de l'article：Les grands modèles de langage font référence à des modèles de traitement du langage naturel comportant plus de 100 millions de paramètres. En raison de leur taille et de leur complexité, la formation d’un tel modèle nécessite des ressources informatiques et des données importantes. Par conséquent, l’apprentissage par transfert est devenu une méthode importante pour former de grands modèles de langage. En utilisant les modèles et les données existants, le processus de formation peut être accéléré et les performances améliorées. L'apprentissage par transfert peut transférer les paramètres et les connaissances des modèles formés sur d'autres tâches vers la tâche cible, réduisant ainsi les besoins en données et le temps de formation. Cette approche est largement utilisée dans la recherche et dans l’industrie, jetant les bases de la création de modèles de langage plus puissants. L'apprentissage par transfert est une méthode qui utilise un modèle déjà formé pour ajuster ses paramètres ou certains composants lors de la résolution d'autres tâches. Dans le domaine du traitement du langage naturel, l'apprentissage par transfert peut

2024-01-22 commentaire 0  932

Présentation de l'article：Avec seulement 1 890 $ et 37 millions d’images, vous pouvez former un modèle de diffusion décent. Actuellement, les modèles génératifs de vision sont efficaces pour créer un contenu visuel réaliste, mais le coût et les efforts nécessaires à la formation de ces modèles à partir de zéro restent élevés. Par exemple, StableDiffusion2.1 a nécessité 200 000 heures A100GPU. Même si les chercheurs utilisent la méthode la plus avancée, il faut quand même plus d’un mois pour s’entraîner sur un GPU 8×H100. De plus, la formation de grands modèles pose également des défis pour les ensembles de données. Ces données sont essentiellement exprimées en centaines de millions, ce qui pose également des défis pour la formation des modèles. Les coûts de formation élevés et les exigences en matière d'ensembles de données créent des obstacles insurmontables au développement de modèles de diffusion à grande échelle. Maintenant, de SonyAI et plus encore

2024-07-29 commentaire 0  534

Présentation de l'article：En comparant la formation PHP et la formation Python, la formation Python est plus facile à apprendre. La plus grande caractéristique de Python est qu'elle est facile à comprendre, facile à utiliser et puissante. C'est également le choix le plus idéal pour entrer dans le monde de la programmation. De nombreux domaines dans lesquels le langage Python peut être engagé, l'espace de développement est également très vaste et le salaire est également très élevé.

2020-02-27 commentaire 0  2968

Présentation de l'article：1. Préparez l'ensemble de données. L'ensemble de données utilise des images open source, avec un total de 6 000 images d'incendie, marquées par deux catégories : fumée épaisse et incendie. Le projet Fire and Smoke utilise YOLO pour la formation. J'ai converti les données au format YOLO et les ai divisées en un ensemble de formation et un ensemble de vérification. Voir le répertoire de l'ensemble de données. 2. Pour la formation, veuillez vous référer à la documentation du site officiel de YOLOv7 pour le processus de formation. Modifiez le fichier data/coco.yaml et configurez le chemin et la catégorie des données d'entraînement. Téléchargez le modèle pré-entraîné yolov7.pt, puis vous pourrez commencer la formation. 3. Une fois la formation sur la surveillance des incendies terminée, recherchez le fichier modèle généré-best.pt dans le répertoire d'exécution sous le répertoire yolov7. je m'entraîne

2023-05-11 commentaire 0  992

Présentation de l'article：Récemment, Mininglamp Technology Group a implémenté l'interface C++ de TensorBoard, un outil de visualisation d'apprentissage automatique, qui enrichit encore l'ensemble d'outils de projet de grands modèles basés sur C++, rendant la surveillance du processus de pré-formation de grands modèles plus pratique et efficace, et accélérant les grands modèles. modèle de pré-formation dans le domaine du marketing. L'outil est open source sur Github. TensorBoard est un outil de visualisation d'apprentissage automatique développé par Google et est souvent utilisé pour surveiller divers indicateurs du processus d'apprentissage automatique. Zhao Liang, directeur technique principal de Mininglamp Technology, a déclaré : « Dans le processus de formation de grands modèles, la surveillance des données est une dimension importante, et TensorBoard visualise divers paramètres et résultats dans le modèle, tels que l'enregistrement des changements de perte et des ensembles de validation au cours du grand. processus de formation modèle.

2023-08-14 commentaire 0  816

Présentation de l'article：La distillation et l'élagage de modèles sont des technologies de compression de modèles de réseaux neuronaux qui réduisent efficacement les paramètres et la complexité de calcul, et améliorent l'efficacité et les performances opérationnelles. La distillation du modèle améliore les performances en entraînant un modèle plus petit sur un modèle plus grand, transférant ainsi les connaissances. L'élagage réduit la taille du modèle en supprimant les connexions et les paramètres redondants. Ces deux techniques sont très utiles pour la compression et l'optimisation des modèles. Distillation de modèle La distillation de modèle est une technique qui reproduit le pouvoir prédictif d'un grand modèle en entraînant un modèle plus petit. Le grand modèle est appelé « modèle enseignant » et le petit modèle est appelé « modèle étudiant ». Les modèles d'enseignant ont généralement plus de paramètres et de complexité et s'adaptent donc mieux aux données de formation et de test. Dans la distillation du modèle, le modèle étudiant est entraîné à imiter le comportement prédit du modèle enseignant afin d'obtenir de meilleures performances sur un modèle plus petit.

2024-01-23 commentaire 0  766

Présentation de l'article：La méthode adaptative fait référence à l'utilisation de la technologie d'ajustement dynamique dans les modèles d'apprentissage automatique pour parvenir à l'auto-adaptation et à l'amélioration du modèle. Ces méthodes permettent aux modèles de s'ajuster en fonction des données en temps réel et des changements environnementaux, améliorant ainsi les performances et s'adaptant aux nouvelles situations. Les méthodes adaptatives courantes incluent l'adaptation des paramètres, l'ajustement du taux d'apprentissage, la sélection des fonctionnalités et l'intégration de modèles. Ces méthodes peuvent aider le modèle à s'adapter à différentes tâches et environnements, améliorant ainsi la précision et la robustesse du modèle. L'apprentissage incrémentiel est une méthode qui introduit continuellement de nouveaux échantillons de formation pour mettre à jour les paramètres du modèle. Par rapport au recyclage de l’ensemble du modèle, l’apprentissage incrémentiel évite le gaspillage de ressources informatiques et de temps. En ajoutant continuellement de nouveaux échantillons, le modèle peut s'adapter progressivement aux nouvelles données et améliorer les performances tout en conservant l'efficacité des paramètres d'origine. cette méthode

2024-01-23 commentaire 0  1142