강의 초등학교  94589

코스소개：이 사이트의 9월 라이브 방송 수업이 종료되었습니다. 이 튜토리얼 세트는 라이브 방송입니다. 등록하지 않았거나 학생 혜택을 놓치셨다면 여기에서 확인해 보세요.

강의 중급  3440

코스소개：Golang은 GPM 스케줄러 모델과 전체 시나리오 분석에 대한 심층적인 이해를 갖고 있습니다. 스케줄러의 기원과 분석, GMP 모델 소개 및 11가지 요약이 포함된 이 비디오를 시청하시면서 뭔가를 얻으실 수 있기를 바랍니다. 시나리오.

강의 초등학교  7123

코스소개：flex 속성은 flex-grow, flex-shrink 및 flex-basis 속성에 대한 간략한 속성으로 flex box 모델 객체의 하위 요소가 공간을 할당하는 방법을 설정하거나 검색하는 데 사용됩니다. 참고: 요소가 Flexbox 모델 객체의 자식이 아닌 경우 flex 속성은 효과가 없습니다.

코스소개：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  1671

코스소개：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  590

코스소개：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  849

코스소개：데이터 부족이 모델 학습에 미치는 영향에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 데이터는 모델 학습의 핵심 요소 중 하나입니다. 그러나 현실에서 우리가 자주 직면하는 문제는 데이터의 부족입니다. 데이터 희소성은 훈련 데이터의 양이 부족하거나 주석이 달린 데이터가 부족한 것을 의미합니다. 이 경우 모델 훈련에 일정한 영향을 미칩니다. 데이터 부족 문제는 주로 다음과 같은 측면에서 나타납니다. 과적합(Overfitting): 훈련 데이터의 양이 부족하면 모델이 과적합되기 쉽습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 과도하게 적응하는 것을 말합니다.

2023-10-08 논평 0  1327

코스소개：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  572