Pengenalan Artikel：Pengenalan kepada isu masa latihan model pembelajaran mendalam: Dengan pembangunan pembelajaran mendalam, model pembelajaran mendalam telah mencapai keputusan yang luar biasa dalam pelbagai bidang. Walau bagaimanapun, masa latihan model pembelajaran mendalam adalah masalah biasa. Dalam kes set data berskala besar dan struktur rangkaian yang kompleks, masa latihan model pembelajaran mendalam meningkat dengan ketara. Artikel ini akan membincangkan isu masa latihan model pembelajaran mendalam dan memberikan contoh kod khusus. Pengkomputeran Selari Mempercepatkan Masa Latihan Proses latihan model pembelajaran mendalam biasanya memerlukan sejumlah besar sumber dan masa pengkomputeran. Bagi mempercepatkan latihan

2023-10-09 komen 0  1740

Pengenalan Artikel：Melatih model ML dalam C++ melibatkan langkah berikut: Prapemprosesan data: Muatkan, ubah dan kejuruteraan data. Latihan model: Pilih algoritma dan latih model. Pengesahan model: Membahagikan set data, menilai prestasi dan menala model. Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh membina, melatih dan mengesahkan model pembelajaran mesin dalam C++ dengan jayanya.

2024-06-01 komen 0  660

Pengenalan Artikel：Rangka kerja Java boleh mempercepatkan latihan model kecerdasan buatan dengan: menggunakan TensorFlowServing untuk menggunakan model pra-latihan untuk inferens pantas menggunakan H2OAI DriverlessAI untuk mengautomasikan proses latihan dan menggunakan pengkomputeran teragih untuk memendekkan masa latihan menggunakan SparkMLlib untuk melaksanakan latihan teragih dan berskala besar; data pada pemprosesan Set seni bina Apache Spark.

2024-06-04 komen 0  905

Pengenalan Artikel：Kesan kekurangan data pada latihan model memerlukan contoh kod khusus Dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, data ialah salah satu elemen teras untuk model latihan. Walau bagaimanapun, masalah yang sering kita hadapi dalam realiti adalah kekurangan data. Kekurangan data merujuk kepada jumlah data latihan yang tidak mencukupi atau kekurangan data beranotasi Dalam kes ini, ia akan memberi kesan tertentu pada latihan model. Masalah kekurangan data terutamanya dicerminkan dalam aspek-aspek berikut: Overfitting: Apabila jumlah data latihan tidak mencukupi, model terdedah kepada overfitting. Overfitting merujuk kepada model yang terlalu menyesuaikan diri dengan data latihan.

2023-10-08 komen 0  1408

Pengenalan Artikel：Cara Mengekalkan dan Mendapatkan Model Tensorflow TerlatihDalam Tensorflow, menyimpan dan memulihkan model terlatih ialah aspek penting dalam pembelajaran mesin...

2024-12-12 komen 0  913

Pengenalan Artikel：Menyimpan dan Memulihkan Model TensorFlow TerlatihTensorFlow menyediakan keupayaan lancar untuk menyimpan dan memulihkan model terlatih, membolehkan anda...

2024-12-19 komen 0  693

Pengenalan Artikel：Kumpulan Taotian dan Teknologi Aicheng secara rasmi mengeluarkan rangka kerja latihan model besar sumber terbuka - Megatron-LLaMA pada 12 September. Matlamat rangka kerja ini adalah untuk memudahkan pembangun teknologi meningkatkan prestasi latihan model bahasa besar, mengurangkan kos latihan dan mengekalkan keserasian dengan komuniti LLaMA. Keputusan ujian menunjukkan bahawa pada latihan 32-kad, Megatron-LLaMA boleh mencapai pecutan 176% berbanding dengan versi kod yang diperoleh secara langsung pada HuggingFace pada latihan berskala besar, Megatron-LLaMA berkembang hampir secara linear dan tidak stabil kepada rangkaian tahap toleransi yang tinggi. Pada masa ini, Megatron-LLaMA telah dilancarkan dalam komuniti sumber terbuka di alamat sumber terbuka: https:

2023-09-14 komen 0  633

Pengenalan Artikel：Apabila kelajuan lelaran model besar menjadi lebih pantas dan lebih pantas, skala kluster latihan menjadi lebih besar dan lebih besar, dan kegagalan perisian dan perkakasan frekuensi tinggi telah menjadi titik kesakitan yang menghalang peningkatan kecekapan latihan selanjutnya penyimpanan dan pemulihan keadaan semasa proses latihan , telah menjadi kunci untuk mengatasi kegagalan latihan, memastikan kemajuan latihan dan meningkatkan kecekapan latihan. Baru-baru ini, pasukan model ByteDance Beanbao dan Universiti Hong Kong bersama-sama mencadangkan ByteCheckpoint. Ini ialah sistem Checkpointing model besar yang berasal dari PyTorch, serasi dengan pelbagai rangka kerja latihan, dan menyokong pembacaan dan penulisan Checkpoint yang cekap dan pembahagian semula automatik Berbanding dengan kaedah sedia ada, ia mempunyai peningkatan prestasi yang ketara dan kelebihan kemudahan penggunaan. Artikel ini memperkenalkan latihan model besar

2024-08-08 komen 0  620

Pengenalan Artikel：Cara melaksanakan algoritma teragih dan latihan model dalam perkhidmatan mikro PHP Pengenalan: Dengan perkembangan pesat pengkomputeran awan dan teknologi data besar, permintaan untuk pemprosesan data dan latihan model semakin meningkat. Algoritma dan latihan model yang diedarkan adalah kunci untuk mencapai kecekapan, kelajuan dan kebolehskalaan. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma teragih dan latihan model dalam perkhidmatan mikro PHP dan menyediakan beberapa contoh kod khusus. 1. Apakah yang dimaksudkan dengan latihan algoritma dan model yang diedarkan ialah teknologi yang menggunakan pelbagai mesin atau sumber pelayan untuk melaksanakan pemprosesan data dan latihan model secara serentak.

2023-09-25 komen 0  1454

Pengenalan Artikel：Ant Group baru-baru ini mengumumkan pelancaran perpustakaan sambungan pecutan latihan teragih model besar yang dipanggil ATorch, alat sumber terbuka. Matlamat ATorch adalah untuk membantu meningkatkan kecerdasan pembelajaran mendalam melalui pengoptimuman dinamik sumber automatik dan peningkatan kestabilan latihan yang diedarkan. Difahamkan bahawa dalam latihan model besar, ATorch boleh meningkatkan kadar penggunaan kuasa pengkomputeran latihan tahap kilokalori ratusan bilion model kepada 60%, yang bersamaan dengan menambah enjin berkuasa pada kereta sport. Ini akan menjadi alat penting untuk penyelidik dan pembangun pembelajaran mendalam untuk membantu mereka melatih dan mengoptimumkan model besar dengan lebih cekap. Rajah: ATorch komited untuk menjadikan latihan model besar lebih cekap dan boleh dihasilkan semula Dengan letupan model besar generatif, skala set data dan parameter untuk latihan model telah meningkat secara eksponen.

2024-01-14 komen 0  1429

Pengenalan Artikel：Menyimpan dan Memulihkan Model Terlatih dalam TensorflowSelepas melatih model dalam Tensorflow, memelihara dan menggunakannya semula adalah penting. Begini caranya...

2024-12-14 komen 0  938

Pengenalan Artikel：Menggunakan fungsi JavaScript untuk melaksanakan latihan model pembelajaran mesin Dengan perkembangan pesat pembelajaran mesin, ramai pembangun telah mula memberi perhatian kepada cara menggunakan JavaScript untuk melaksanakan latihan model pembelajaran mesin di bahagian hadapan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan fungsi JavaScript untuk melaksanakan latihan model pembelajaran mesin dan memberikan contoh kod khusus. Sebelum kita memulakan, kita perlu memahami beberapa konsep penting. Set Data: Latihan model pembelajaran mesin memerlukan set set data berlabel sebagai input. Set data terdiri daripada

2023-11-03 komen 0  1194

Pengenalan Artikel：Model bahasa besar merujuk kepada model pemprosesan bahasa semula jadi dengan lebih daripada 100 juta parameter. Oleh kerana saiz dan kerumitannya yang besar, latihan model sedemikian memerlukan sumber dan data pengkomputeran yang ketara. Oleh itu, pembelajaran pemindahan telah menjadi kaedah penting untuk melatih model bahasa besar Dengan menggunakan model dan data sedia ada, proses latihan dapat dipercepatkan dan prestasi dapat ditingkatkan. Memindahkan pembelajaran boleh memindahkan parameter dan pengetahuan model yang dilatih pada tugas lain kepada tugas sasaran, dengan itu mengurangkan keperluan data dan masa latihan. Pendekatan ini digunakan secara meluas dalam kedua-dua penyelidikan dan industri, meletakkan asas untuk membina model bahasa yang lebih berkuasa. Memindahkan pembelajaran ialah kaedah yang menggunakan model yang sudah terlatih untuk melaraskan parameternya atau beberapa komponen semasa menyelesaikan tugasan lain. Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, pembelajaran pemindahan boleh

2024-01-22 komen 0  935

Pengenalan Artikel：BatchSize merujuk kepada jumlah data yang digunakan oleh model pembelajaran mesin setiap kali semasa proses latihan. Ia membahagikan sejumlah besar data kepada kumpulan kecil data untuk latihan model dan pengemaskinian parameter. Kaedah pemprosesan kelompok ini membantu meningkatkan kecekapan latihan dan penggunaan memori. Data latihan biasanya dibahagikan kepada kelompok untuk latihan, dan setiap kelompok mengandungi berbilang sampel. Saiz kelompok (saiz kelompok) merujuk kepada bilangan sampel yang terkandung dalam setiap kelompok. Apabila melatih model, saiz kelompok mempunyai kesan penting ke atas proses latihan. 1. Kelajuan latihan Saiz kelompok (saiz kelompok) memberi kesan kepada kelajuan latihan model. Saiz kelompok yang lebih besar boleh memproses data latihan dengan lebih cepat kerana dalam setiap zaman, saiz kelompok yang lebih besar boleh memproses lebih banyak data secara serentak.

2024-01-23 komen 0  2247

Pengenalan Artikel：Panduan latihan model ChatGPTPython: Gambaran keseluruhan langkah untuk menyesuaikan robot sembang: Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan peningkatan pembangunan teknologi NLP (pemprosesan bahasa semula jadi), robot sembang telah menarik lebih banyak perhatian. ChatGPT OpenAI ialah model bahasa pra-latihan yang berkuasa yang boleh digunakan untuk membina chatbot berbilang domain. Artikel ini akan memperkenalkan langkah-langkah untuk menggunakan Python untuk melatih model ChatGPT, termasuk penyediaan data, latihan model dan penjanaan sampel dialog. Langkah 1: Penyediaan, pengumpulan dan pembersihan data

2023-10-24 komen 0  1334

Pengenalan Artikel：Gambaran keseluruhan cara menggunakan Python untuk melatih model pada imej: Dalam bidang penglihatan komputer, menggunakan model pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan imej, pengesanan sasaran dan tugas lain telah menjadi kaedah biasa. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, Python menyediakan banyak perpustakaan dan alatan, menjadikannya agak mudah untuk melatih model pada imej. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python dan perpustakaan berkaitannya untuk melatih model pada imej, dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Penyediaan persekitaran: Sebelum memulakan, anda perlu memastikan bahawa anda telah memasang

2023-08-26 komen 0  1664

Pengenalan Artikel：Model Keras Hanya Menggunakan Sebahagian Set Data Semasa Latihan Penerangan MasalahApabila melatih model rangkaian saraf menggunakan Keras, ia adalah...

2024-10-27 komen 0  1118

Pengenalan Artikel：Kepentingan prapemprosesan data dalam latihan model dan contoh kod khusus Pengenalan: Dalam proses melatih pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam, prapemprosesan data ialah pautan yang sangat penting dan penting. Tujuan prapemprosesan data adalah untuk mengubah data mentah kepada bentuk yang sesuai untuk latihan model melalui satu siri langkah pemprosesan untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan model. Artikel ini bertujuan untuk membincangkan kepentingan prapemprosesan data dalam latihan model dan memberikan beberapa contoh kod prapemprosesan data yang biasa digunakan. 1. Kepentingan prapemprosesan data Pembersihan data Pembersihan data ialah

2023-10-08 komen 0  1288

Pengenalan Artikel：Dengan hanya $1,890 dan 37 juta imej, anda boleh melatih model penyebaran yang baik. Pada masa ini, model generatif penglihatan pandai mencipta kandungan visual yang realistik, namun kos dan usaha untuk melatih model ini dari awal kekal tinggi. Contohnya, StableDiffusion2.1 mengambil masa 200,000 jam A100GPU. Walaupun penyelidik menggunakan kaedah paling maju, ia masih mengambil masa lebih daripada sebulan untuk melatih pada GPU 8×H100. Selain itu, melatih model besar juga menimbulkan cabaran kepada set data Data ini pada asasnya dalam unit ratusan juta, yang juga membawa cabaran kepada model latihan. Kos latihan yang tinggi dan keperluan set data mewujudkan halangan yang tidak dapat diatasi kepada pembangunan model penyebaran berskala besar. Kini, daripada SonyAI dan banyak lagi

2024-07-29 komen 0  543

Pengenalan Artikel：1. Latar Belakang Selepas kemunculan model besar seperti GPT, kaedah pemodelan Transformer + autoregressive model bahasa, yang merupakan tugas pra-latihan untuk meramal nexttoken, telah mencapai kejayaan besar. Jadi, bolehkah kaedah pemodelan autoregresif ini mencapai hasil yang lebih baik dalam model visual? Artikel yang diperkenalkan hari ini ialah artikel yang diterbitkan oleh Apple baru-baru ini tentang melatih model visual berdasarkan latihan pra-latihan Transformer+autoregressive Izinkan saya memperkenalkan karya ini kepada anda. Tajuk kertas gambar: ScalablePra-trainingofLargeAutoregressiveImageModels Alamat muat turun: https://ar

2024-01-29 komen 0  1020