기사 소개：C++에서 ML 모델 교육에는 다음 단계가 포함됩니다. 데이터 사전 처리: 데이터 로드, 변환 및 엔지니어링. 모델 훈련: 알고리즘을 선택하고 모델을 훈련합니다. 모델 검증: 데이터 세트를 분할하고, 성능을 평가하고, 모델을 조정합니다. 다음 단계를 수행하면 C++에서 기계 학습 모델을 성공적으로 구축, 교육 및 검증할 수 있습니다.

2024-06-01 논평 0  632

기사 소개：BatchSize는 훈련 프로세스 중에 매번 기계 학습 모델이 사용하는 데이터의 양을 나타냅니다. 모델 훈련 및 매개변수 업데이트를 위해 대량의 데이터를 작은 데이터 배치로 분할합니다. 이 일괄 처리 방법은 훈련 효율성과 메모리 활용도를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 훈련 데이터는 일반적으로 훈련을 위해 배치로 나뉘며 각 배치에는 여러 샘플이 포함됩니다. 배치 크기(batchsize)는 각 배치에 포함된 샘플 수를 나타냅니다. 모델을 훈련할 때 배치 크기는 훈련 프로세스에 중요한 영향을 미칩니다. 1. 학습 속도 배치 크기(batchsize)는 모델의 학습 속도에 영향을 미칩니다. 배치 크기가 클수록 훈련 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 각 에포크마다 배치 크기가 클수록 동시에 더 많은 데이터를 처리할 수 있기 때문입니다.

2024-01-23 논평 0  2211

기사 소개：ChatGPTPython 모델 교육 가이드: 채팅 로봇 사용자 정의 단계 개요: 최근 몇 년 동안 NLP(자연어 처리) 기술의 발전이 증가함에 따라 채팅 로봇이 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT는 다중 도메인 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있는 강력한 사전 훈련된 언어 모델입니다. 이 기사에서는 데이터 준비, 모델 훈련, 대화 샘플 생성을 포함하여 Python을 사용하여 ChatGPT 모델을 훈련하는 단계를 소개합니다. 1단계: 데이터 준비, 수집 및 정리

2023-10-24 논평 0  1305

기사 소개：Ant Group은 최근 오픈 소스 도구인 ATorch라는 대규모 모델 분산 훈련 가속화 확장 라이브러리의 출시를 발표했습니다. ATorch의 목표는 자동 리소스 동적 최적화 및 분산 학습 안정성 향상을 통해 딥러닝의 지능 향상을 돕는 것입니다. 대규모 모델 훈련에서 AToch는 1000억 모델 킬로칼로리 수준 훈련의 컴퓨팅 파워 활용률을 60%까지 높일 수 있는 것으로 파악된다. 이는 스포츠카에 강력한 엔진을 추가하는 것과 맞먹는다. 이는 딥 러닝 연구원과 개발자가 대규모 모델을 보다 효율적으로 훈련하고 최적화하는 데 도움이 되는 중요한 도구가 될 것입니다. 그림: ATorch는 대규모 모델 훈련을 더욱 효율적이고 재현 가능하게 만들기 위해 노력하고 있습니다. 생성형 대형 모델이 폭발적으로 증가함에 따라 모델 훈련을 위한 데이터 세트 및 매개변수의 규모가 기하급수적으로 증가했습니다.

2024-01-14 논평 0  1405

기사 소개：PHP 마이크로서비스에서 분산 알고리즘 및 모델 교육을 구현하는 방법 소개: 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 기술의 급속한 발전으로 인해 데이터 처리 및 모델 교육에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 분산 알고리즘과 모델 교육은 효율성, 속도, 확장성을 달성하는 데 핵심입니다. 이 문서에서는 PHP 마이크로서비스에서 분산 알고리즘 및 모델 교육을 구현하는 방법을 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 분산 알고리즘과 모델 학습이란 무엇입니까? 분산 알고리즘과 모델 학습은 여러 머신이나 서버 리소스를 사용하여 데이터 처리와 모델 학습을 동시에 수행하는 기술입니다.

2023-09-25 논평 0  1427

기사 소개：훈련 중에 데이터세트의 일부만 사용하는 Keras 모델문제 설명Keras를 사용하여 신경망 모델을 훈련할 때...

2024-10-27 논평 0  1096

기사 소개：PHP 교육 모델은 다음과 같습니다. 1. 세련된 교육은 오전에는 강의실에서, 오후에는 숙련된 강사의 도움을 받아 실습하는 것입니다. 2. 이러한 PHP 교육에는 기업과의 실제 프로젝트가 있으며 교육생이 참여할 수 있습니다. , 고용 자원, 프로젝트 자원 및 배운 교훈을 즐기십시오.

2020-02-21 논평 0  2394

기사 소개：Taotian Group과 Aicheng Technology는 9월 12일 오픈 소스 대형 모델 훈련 프레임워크인 Megatron-LLaMA를 공식 출시했습니다. 이 프레임워크의 목표는 기술 개발자가 더 쉽게 대규모 언어 모델의 훈련 성능을 향상시키고, 훈련 비용을 절감하며, LLaMA 커뮤니티와의 호환성을 유지할 수 있도록 하는 것입니다. 테스트 결과에 따르면 Megatron-LLaMA는 대규모 훈련에서 HuggingFace에서 직접 얻은 코드 버전에 비해 176%의 가속을 달성할 수 있으며 거의 ​​선형적으로 확장되며 네트워크에 불안정합니다. 높은 수준의 내성. 현재 Megatron-LLaMA는 오픈 소스 주소인 https:의 오픈 소스 커뮤니티에 출시되었습니다.

2023-09-14 논평 0  613

기사 소개：Java 프레임워크는 TensorFlowServing을 사용하여 빠른 추론을 위해 사전 훈련된 모델을 배포하고, H2OAIDriverlessAI를 사용하여 훈련 프로세스를 자동화하고, 분산 컴퓨팅을 사용하여 훈련 시간을 단축하고, SparkMLlib를 사용하여 분산 훈련 및 대규모 데이터를 구현함으로써 인공 지능 모델 훈련을 가속화할 수 있습니다. Apache Spark 아키텍처 설정 처리에 대해 설명합니다.

2024-06-04 논평 0  882

기사 소개：ChatGPTPython 모델 교육 가이드: 챗봇에 새로운 기술을 주입하려면 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 소개: 최근 인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 챗봇이 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 그러나 기존 챗봇 모델은 기본적인 대화 기능만 제공할 뿐 질의 응답, 추천 시스템 등 지능적인 기술을 갖추지 못하는 경우가 많습니다. 챗봇이 더 많은 기술을 보유할 수 있도록 ChatGPT 모델을 사용하고 Python을 통해 모델을 교육할 수 있습니다.

2023-10-24 논평 0  991

기사 소개：JavaScript 기능을 사용하여 기계 학습 모델 훈련 구현 기계 학습의 급속한 발전으로 많은 개발자가 JavaScript를 사용하여 프런트 엔드에서 기계 학습 모델 훈련을 구현하는 방법에 관심을 갖기 시작했습니다. 이 문서에서는 JavaScript 함수를 사용하여 기계 학습 모델 교육을 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 시작하기 전에 몇 가지 중요한 개념을 이해해야 합니다. 데이터 세트: 기계 학습 모델 교육에는 레이블이 지정된 데이터 세트 세트가 입력으로 필요합니다. 데이터 세트는 다음으로 구성됩니다.

2023-11-03 논평 0  1183

기사 소개：대규모 언어 모델은 1억 개가 넘는 매개변수를 가진 자연어 처리 모델을 말합니다. 엄청난 크기와 복잡성으로 인해 이러한 모델을 교육하려면 상당한 컴퓨팅 리소스와 데이터가 필요합니다. 따라서 전이 학습은 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 중요한 방법이 되었습니다. 기존 모델과 데이터를 활용하여 훈련 프로세스를 가속화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 전이 학습은 다른 작업에 대해 훈련된 모델의 매개변수와 지식을 대상 작업으로 전달할 수 있으므로 데이터 요구 사항과 훈련 시간을 줄일 수 있습니다. 이 접근 방식은 연구와 산업 모두에서 널리 사용되며 보다 강력한 언어 모델을 구축하기 위한 기반을 마련합니다. 전이 학습은 이미 훈련된 모델을 사용하여 다른 작업을 해결할 때 매개변수 또는 일부 구성 요소를 조정하는 방법입니다. 자연어 처리 분야에서는 전이 학습을 통해

2024-01-22 논평 0  922

기사 소개：1,890달러와 3,700만 개의 이미지만으로 괜찮은 확산 모델을 훈련할 수 있습니다. 현재 비전 생성 모델은 사실적인 시각적 콘텐츠를 만드는 데 능숙하지만 이러한 모델을 처음부터 훈련하는 데 드는 비용과 노력은 여전히 ​​높습니다. 예를 들어 StableDiffusion2.1에는 A100GPU 시간이 200,000시간 걸렸습니다. 연구자들이 가장 발전된 방법을 사용하더라도 8×H100 GPU에서 훈련하는 데는 여전히 한 달 이상이 걸립니다. 또한 대규모 모델을 훈련하면 데이터 세트에 문제가 발생합니다. 이러한 데이터는 기본적으로 수억 단위이므로 모델 훈련에도 문제가 발생합니다. 높은 교육 비용과 데이터 세트 요구 사항은 대규모 확산 모델 개발에 극복할 수 없는 장애물을 만듭니다. 이제 SonyAI 등에서

2024-07-29 논평 0  525

기사 소개：1. 데이터 세트를 준비합니다. 데이터 세트는 연기와 불로 표시된 총 6k개의 화재 이미지가 포함된 오픈 소스 이미지를 사용합니다. Fire and Smoke 프로젝트는 훈련을 위해 YOLO를 사용합니다. 데이터를 YOLO 형식으로 변환하고 이를 훈련 세트와 검증 세트로 나누었습니다. 2. 훈련에 대해서는 YOLOv7 공식 웹사이트의 훈련 과정 문서를 참조하세요. data/coco.yaml 파일을 수정하고 훈련 데이터의 경로와 카테고리를 구성합니다. 사전 훈련된 모델 yolov7.pt를 다운로드한 후 훈련을 시작하면 됩니다. 3. 화재 모니터링 훈련이 완료되면 yolov7 디렉터리 아래의 run 디렉터리에서 생성된 모델 파일-best.pt를 찾습니다. 나는 훈련한다

2023-05-11 논평 0  974

기사 소개：최근 Mininglamp Technology Group은 기계 학습 시각화 도구인 TensorBoard의 C++ 인터페이스를 구현하여 C++ 기반 대형 모델 프로젝트 도구 세트를 더욱 풍부하게 하여 대형 모델 사전 훈련 프로세스를 더욱 편리하고 효율적으로 모니터링하고 대규모 모델 사전 훈련 프로세스를 가속화합니다. 마케팅 분야의 사전 교육을 모델링합니다. 이 도구는 Github의 오픈 소스입니다. TensorBoard는 Google에서 개발한 머신러닝 시각화 도구로, 머신러닝 프로세스의 다양한 지표를 모니터링하는 데 자주 사용됩니다. Mininglamp Technology의 수석 기술 이사인 Zhao Liang은 다음과 같이 말했습니다. “대규모 모델 훈련 과정에서 데이터 모니터링은 중요한 차원이며 TensorBoard는 대규모 모델 훈련 중 손실 변경 및 검증 세트를 기록하는 등 모델의 다양한 매개변수 및 결과를 시각화합니다. 모델 훈련 과정.

2023-08-14 논평 0  794

기사 소개：모델 증류 및 가지치기(pruning)는 매개변수와 계산 복잡성을 효과적으로 줄이고 운영 효율성과 성능을 향상시키는 신경망 모델 압축 기술입니다. 모델 증류는 더 큰 모델에서 더 작은 모델을 훈련하고 지식을 전달함으로써 성능을 향상시킵니다. 가지치기는 중복 연결과 매개변수를 제거하여 모델 크기를 줄입니다. 이 두 가지 기술은 모델 압축 및 최적화에 매우 유용합니다. 모델 증류 모델 증류는 더 작은 모델을 훈련하여 큰 모델의 예측력을 복제하는 기술입니다. 큰 모델을 '교사 모델', 작은 모델을 '학생 모델'이라고 합니다. 교사 모델은 일반적으로 더 많은 매개변수와 복잡성을 가지므로 훈련 및 테스트 데이터에 더 잘 맞습니다. 모델 증류에서 학생 모델은 더 작은 모델에서 더 나은 성능을 달성하기 위해 교사 모델의 예측된 동작을 모방하도록 훈련됩니다.

2024-01-23 논평 0  744

기사 소개：적응형 방법은 기계 학습 모델에서 동적 조정 기술을 사용하여 모델의 자체 적응과 개선을 달성하는 것을 의미합니다. 이러한 방법을 사용하면 실시간 데이터와 환경 변화에 따라 모델을 조정할 수 있으므로 성능이 향상되고 새로운 상황에 적응할 수 있습니다. 일반적인 적응 방법에는 매개변수 적응, 학습률 조정, 기능 선택 및 모델 통합이 포함됩니다. 이러한 방법은 모델이 다양한 작업과 환경에 적응하는 데 도움이 되어 모델의 정확성과 견고성을 향상시킬 수 있습니다. 증분 학습은 모델 매개변수를 업데이트하기 위해 새로운 훈련 샘플을 지속적으로 도입하는 방법입니다. 전체 모델을 재교육하는 것에 비해 증분 학습은 컴퓨팅 리소스와 시간 낭비를 방지합니다. 지속적으로 새로운 샘플을 추가함으로써 모델은 원래 매개변수의 효율성을 유지하면서 새로운 데이터에 점진적으로 적응하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 방법

2024-01-23 논평 0  1120

기사 소개：딥러닝 모델의 훈련 시간 문제 소개: 딥러닝의 발전과 함께 딥러닝 모델은 다양한 분야에서 놀라운 성과를 거두었습니다. 그러나 딥러닝 모델의 훈련 시간은 일반적인 문제입니다. 대규모 데이터 세트와 복잡한 네트워크 구조의 경우 딥러닝 모델의 훈련 시간이 크게 늘어납니다. 이 기사에서는 딥 러닝 모델의 훈련 시간 문제에 대해 논의하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 병렬 컴퓨팅으로 훈련 시간 단축 딥 러닝 모델의 훈련 과정에는 일반적으로 많은 양의 컴퓨팅 리소스와 시간이 필요합니다. 훈련 속도를 높이기 위해

2023-10-09 논평 0  1712

기사 소개：PLM(사전 학습된 언어 모델)에 풍부한 지식이 포함되어 있다는 사실이 점점 더 많은 연구를 통해 입증되었습니다. PLM을 활용하는 적절한 교육 방법을 사용하면 모델의 기능을 더 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. Text-to-SQL 작업에서 현재 주류 생성기는 구문 트리를 기반으로 하며 SQL 구문용으로 설계되어야 합니다. 최근 NetEase Interactive Entertainment AI Lab은 광동외국어대학교 및 컬럼비아대학교와 협력하여 사전 학습된 언어 모델 T5의 사전 학습 방법을 기반으로 하는 2단계 다중 작업 사전 학습 모델 MIGA를 제안했습니다. MIGA는 사전 훈련 단계에서 세 가지 보조 작업을 도입하고 이를 모든 Text-to-SQL 데이터 세트를 통합할 수 있는 통합 생성 작업 패러다임으로 구성합니다.

2023-04-13 논평 0  1297

기사 소개：코드 작성 방법을 모르더라도 AI 페인팅 모델을 훈련시킬 수 있습니다! 이 프레임워크의 도움으로 교육부터 추론까지 모든 것을 원스톱으로 처리할 수 있으며, 여러 모델을 한 번에 관리할 수 있습니다. Alibaba 팀은 범용 이미지 생성 워크벤치인 SCEPTERStudio를 출시하고 오픈 소스로 제공했습니다. 이를 통해 코딩 없이 웹 인터페이스에서 직접 모델 훈련 및 미세 조정을 완료하고 관련 데이터를 관리할 수 있습니다. 또한 팀은 세 가지 모델이 내장된 DEMO를 출시하여 SCEPTER의 추론 기능을 온라인으로 경험할 수 있습니다. 그럼 SCEPTER가 정확히 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다! 도면 모델의 원스톱 관리 SCEPTER를 사용하면 프로그램 작성이 불필요해집니다. 웹페이지에서 모델을 선택하고 매개변수를 조정하는 것만으로 학습 및 미세 조정을 완료할 수 있습니다.

2024-02-19 논평 0  1093