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DDP(分布式数据并行)技术详解:利用多个GPU进行模型训练
本文详细介绍了DDP(分布式数据并行)技术,教读者如何利用多个GPU进行模型训练,并解析了该技术的原理和实现步骤。适合对深度学习技术感兴趣的读者阅读。- 165
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如何让大语言模型拥有强大的复杂推理能力
本文讨论了如何训练和提升大语言模型的复杂推理能力,包括现有方法、提示工程技术和评估推理能力的方案。通过持续训练、微调和强化学习,大型语言模型可以具备更强大的推理能力,为未来计算平台和操作系统提供无限可能性。- 288
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Hugging Face 发布新闻:Hub 加入分类整理功能等更新
Hugging Face 最新发布的 Hugging News 包括 Hub 加入分类整理功能、模型显存计算器工具和文本生成中流式传输的优势。了解最新的 Hugging News,了解 Hugging Face 最新的产品和平台更新、社区活动和开源库更新。- 211
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密歇根大学开源Oobleck框架:提高大型模型训练效率和故障恢复能力
密歇根大学研发的Oobleck框架利用管道模板概念,提供快速而可靠的大型模型训练和故障恢复机制,标志着利用固有冗余提高容错性的新里程碑。- 658
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使用Python和PyTorch实现自动验证码识别工具
学习如何使用Python和PyTorch实现自动验证码识别工具,包括模拟登录获取验证码,人工标记和保存数据用于模型训练,以及整合函数到工具类中。- 420
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使用TensorFlow处理Oxford-IIIT Pet数据集的方法
本文介绍了使用TensorFlow处理Oxford-IIIT Pet数据集的方法,包括获取数据,处理数据,搭建模型,编译、训练模型和预测。通过对数据集的归一化处理和图像大小调整,为后续模型计算做准备。- 216
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PaddleOCR实战经验:推理模型下载及使用教程
本文分享了使用PaddleOCR进行模型训练、评估、导出的实战经验,包括推理模型的下载和使用教程。针对文本检测和文本识别,提供了详细的操作步骤和代码示例。- 388
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使用tf.keras.Sequential实现花朵图像分类
本教程使用tf.keras.Sequential搭建模型对花朵图像进行分类,并介绍了数据处理、防止过拟合的方法。通过该教程可以学习如何利用深度学习技术进行图像分类任务。- 303
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谷歌DeepMind发布FunSearch模型训练法,解决数学和计算机科学领域复杂问题
谷歌DeepMind发布了名为FunSearch的模型训练法,能够解决涉及数学和计算机科学领域的复杂问题,该训练法特别擅长离散数学和装箱问题,输出的代码易于检查与部署,适合整合到实际工业环境中。- 350
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MetaApp-推荐广告研发部:基于DeepRec的稀疏模型训练实践
本次议题介绍了MetaApp推荐广告研发部从传统的TensorFlow(cpu)+自研分布式ps方案,逐步迁移到使用基于阿里云开发的开源分布式机器学习训练框架DeepRec的方案,包括了离线训练和线上inference的完整流程。- 482
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深度学习环境中的元数据管理和优化
本篇文章介绍了在深度学习环境中理解和管理元数据的重要性,以及设计元数据和文件存储库以管理元数据的方法。同时介绍了两个开源的元数据管理工具:ML Metadata和MLflow。通过阅读本文,您将了解如何优化元数据管理和工件管理,以促进实验比较和模型故障排除。- 352
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多轮次程序合成方法及模型训练实验探究
本文探讨了多轮次程序合成方法及模型训练的实验,介绍了CodeGen模型在多轮次程序合成任务中的应用,以及对应的预训练数据和模型规模实验。同时分析了以自然语言描述为条件的程序合成的emergence可能源于模型和数据的大小、训练目标和训练数据本身的性质。- 346
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PaddlePaddle框架实战:用户异常行为分析与识别
本文将在上一篇文章的基础上,继续完善数据预处理部分、模型搭建、模型训练等步骤,使用PaddlePaddle框架进行实战操作,旨在通过机器学习的手段预测用户上网异常评分。- 290
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GPT-MoE技术在文本生成领域的应用与性能分析
本文介绍了GPT-MoE技术在文本生成领域的应用,以及对比稠密模型的训练与推理性能分析。针对GPT大模型训练成本高的问题,通过稀疏化训练来降低成本并提升效率。- 447
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基于PPDiffusers训练DreamBooth LoRA微调生成中国山水画风格
本教程介绍了基于PPDiffusers训练DreamBooth LoRA微调生成中国山水画风格的流程,包括环境安装、Hugging Face Space注册和登录、模型训练、参数调整以及上传到Hugging Face Hub的步骤。- 67
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