Rumah Peranti teknologi AI Isu kebolehskalaan dengan model pembelajaran mesin

Isu kebolehskalaan dengan model pembelajaran mesin

Oct 10, 2023 pm 02:29 PM
model pembelajaran mesin kebolehskalaan masalah

Isu kebolehskalaan dengan model pembelajaran mesin

Isu kebolehskalaan model pembelajaran mesin memerlukan contoh kod khusus

Abstrak:
Apabila saiz data terus meningkat Dengan kerumitan berterusan keperluan perniagaan, model pembelajaran mesin tradisional selalunya tidak dapat memenuhi keperluan pemprosesan data berskala besar dan tindak balas pantas. Oleh itu, cara untuk meningkatkan kebolehskalaan model pembelajaran mesin telah menjadi hala tuju penyelidikan yang penting. Artikel ini akan memperkenalkan isu kebolehskalaan model pembelajaran mesin dan memberikan contoh kod khusus.

  1. Pengenalan
    Skalabiliti model pembelajaran mesin bermakna model itu boleh mengekalkan kelajuan dan ketepatan larian yang cekap dalam menghadapi data berskala besar dan senario konkurensi yang tinggi. Model pembelajaran mesin tradisional selalunya perlu merentasi keseluruhan set data untuk latihan dan inferens, yang boleh menyebabkan pembaziran sumber pengkomputeran dan penurunan kelajuan pemprosesan dalam senario data berskala besar. Oleh itu, meningkatkan skalabiliti model pembelajaran mesin ialah tempat liputan penyelidikan semasa.
  2. Latihan model berdasarkan pengkomputeran teragih
    Untuk menyelesaikan masalah latihan data berskala besar, kaedah pengkomputeran teragih boleh digunakan untuk meningkatkan kelajuan latihan model. Contoh kod khusus adalah seperti berikut:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义一个分布式的数据集
strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy()

# 创建模型
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 使用分布式计算进行训练
with strategy.scope():
    model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset)
Salin selepas log masuk

Contoh kod di atas menggunakan rangka kerja pengkomputeran teragih TensorFlow untuk melatih model. Dengan mengedarkan data latihan kepada berbilang nod pengkomputeran untuk pengiraan, kelajuan latihan boleh dipertingkatkan dengan ketara.

  1. Pecutan inferens berdasarkan pemampatan model
    Dalam fasa inferens model, untuk meningkatkan kelajuan tindak balas model, kaedah pemampatan model boleh digunakan untuk mengurangkan bilangan parameter dan jumlah pengiraan model . Kaedah pemampatan model biasa termasuk pemangkasan, kuantisasi dan penyulingan. Berikut ialah contoh kod berdasarkan pemangkasan:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 创建模型
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset)

# 剪枝模型
pruned_model = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude(model)

# 推理模型
pruned_model.predict(test_dataset)
Salin selepas log masuk

Contoh kod di atas menggunakan kaedah pemangkasan TensorFlow Model Optimization Toolkit untuk mengurangkan bilangan parameter dan jumlah pengiraan model. Inferens melalui model pemangkasan boleh meningkatkan kelajuan tindak balas model dengan banyak.

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan isu kebolehskalaan model pembelajaran mesin melalui contoh kod tertentu dan memberikan contoh kod daripada dua aspek: pengkomputeran teragih dan pemampatan model. Meningkatkan skalabiliti model pembelajaran mesin adalah sangat penting untuk menangani data berskala besar dan senario konkurensi tinggi Saya harap kandungan artikel ini akan membantu pembaca.

Atas ialah kandungan terperinci Isu kebolehskalaan dengan model pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Apakah Protokol Konteks Model (MCP)? Apakah Protokol Konteks Model (MCP)? Mar 03, 2025 pm 07:09 PM

Protokol Konteks Model (MCP): Penyambung Universal untuk AI dan Data Kita semua biasa dengan peranan AI dalam pengekodan harian. Replit, GitHub Copilot, Black Box AI, dan Kursor IDE hanyalah beberapa contoh bagaimana AI menyelaraskan aliran kerja kami. Tetapi bayangkan

Membina ejen penglihatan tempatan menggunakan omniparser v2 dan omnitool Membina ejen penglihatan tempatan menggunakan omniparser v2 dan omnitool Mar 03, 2025 pm 07:08 PM

Microsoft's Omniparser V2 dan Omnitool: Merevolusi Automasi GUI dengan AI Bayangkan AI yang bukan sahaja memahami tetapi juga berinteraksi dengan antara muka Windows 11 anda seperti profesional berpengalaman. Microsoft Omniparser V2 dan Omnitool menjadikannya semula

Ejen replit: panduan dengan contoh praktikal Ejen replit: panduan dengan contoh praktikal Mar 04, 2025 am 10:52 AM

Merevolusi pembangunan aplikasi: menyelam mendalam ke dalam ejen replit Bosan dengan gusti dengan persekitaran pembangunan yang kompleks dan fail konfigurasi yang tidak jelas? Ejen replit bertujuan untuk memudahkan proses mengubah idea ke dalam aplikasi berfungsi. Ini AI-P

Saya cuba pengekodan getaran dengan kursor AI dan ia menakjubkan! Saya cuba pengekodan getaran dengan kursor AI dan ia menakjubkan! Mar 20, 2025 pm 03:34 PM

Pengekodan Vibe membentuk semula dunia pembangunan perisian dengan membiarkan kami membuat aplikasi menggunakan bahasa semulajadi dan bukannya kod yang tidak berkesudahan. Diilhamkan oleh penglihatan seperti Andrej Karpathy, pendekatan inovatif ini membolehkan Dev

Panduan Runway Act-One: Saya memfilmkan diri untuk mengujinya Panduan Runway Act-One: Saya memfilmkan diri untuk mengujinya Mar 03, 2025 am 09:42 AM

Pos blog ini berkongsi pengalaman saya menguji Runway ML alat animasi baru ML, yang meliputi kedua-dua antara muka web dan API Python. Walaupun menjanjikan, keputusan saya kurang mengesankan daripada yang diharapkan. Mahu meneroka AI generatif? Belajar menggunakan LLMS dalam p

Bagaimana cara menggunakan Yolo V12 untuk pengesanan objek? Bagaimana cara menggunakan Yolo V12 untuk pengesanan objek? Mar 22, 2025 am 11:07 AM

Yolo (anda hanya melihat sekali) telah menjadi kerangka pengesanan objek masa nyata yang terkemuka, dengan setiap lelaran bertambah baik pada versi sebelumnya. Versi terbaru Yolo V12 memperkenalkan kemajuan yang meningkatkan ketepatan

Top 5 Genai dilancarkan pada Februari 2025: GPT-4.5, Grok-3 & More! Top 5 Genai dilancarkan pada Februari 2025: GPT-4.5, Grok-3 & More! Mar 22, 2025 am 10:58 AM

Februari 2025 telah menjadi satu lagi bulan yang berubah-ubah untuk AI generatif, membawa kita beberapa peningkatan model yang paling dinanti-nantikan dan ciri-ciri baru yang hebat. Dari Xai's Grok 3 dan Anthropic's Claude 3.7 Sonnet, ke Openai's G

Elon Musk & Sam Altman bertembung lebih daripada $ 500 bilion projek Stargate Elon Musk & Sam Altman bertembung lebih daripada $ 500 bilion projek Stargate Mar 08, 2025 am 11:15 AM

Projek AI Stargate $ 500 bilion, yang disokong oleh gergasi teknologi seperti Openai, Softbank, Oracle, dan Nvidia, dan disokong oleh kerajaan A.S., bertujuan untuk mengukuhkan kepimpinan AI Amerika. Usaha bercita -cita tinggi ini menjanjikan masa depan yang dibentuk oleh AI Advanceme

See all articles