**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
**代码生成**资料显示,2022 年 AIGC 发展速度惊人,迭代速度更是呈现指数级爆发,其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗...
这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753264&x-signature=8pctn0OAXWggIs236a4IHrXC2Pg%3D)# 训练方法目前,模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,...
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 在这里使用的是ModerArts自动学习功能里面的目标检测模块。只需要把数据、标注上传上去,点击自动训练,它就会自动根据训练数据集进行模型设计、参数调优、模型训练、模型压缩加速和在线部署,基本上不用写代码,无需复...
python复制代码```3. 数据分析在边缘服务器层,使用数据分析算法对处理后的数据进行深入分析,提取有用的特征和信息。```import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split fr... 我使用Flask框架编写一个简单的Web API:```from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.json['da...
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化... 而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。 ...
**「代码生成模型 CodeGeeX2-6B」****开源**。同时我们也将对该模型持续进行迭代升级,以提供更加强大的代码辅助能力。CodeGeeX2 是多语言代码生成模型 CodeGeeX 的第二代模型,基于 ChatGLM2 架构注入代码实现。得益于 ChatGLM2 的更优性能,CodeGeeX2-6B 在多项指标上取得了较大的性能提升。与 150 亿参数的 StarCoder-15B 相比,CodeGeeX2-6B 凭借 60 亿参数便具备了近 10% 的优势。更多特性包括:**更强大的代码能...
学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。 **将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为** **Primus** **解决的问题。** # 日均作业百万核的字节跳动实践经过字节跳动在不断实践中调整打磨的 Primus,拥有以下能力支撑业务需求:1. 自研训练框架:目前除了业界开源的 Tensor...
CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python虚拟环境。本文以Anacon...
自研训练框架:目前除了业界开源的 Tensorflow、Pytorch,为了满足用户的各种需求,字节也在机器学习场景进行了深入探索,自研多个训练框架用于满足用户需求;2. 拥有底层资源调度系统 YARN 和 Kubernetes:目前阶段处... 抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练,日均可达上万任务的训练,450W Core 资源的使用。**未来规划**1. 开源 Primus 更多能力后续将陆续开放,详见:https://mp.weixin.qq.com/s/uGBy-Wpd...
通过声明性代码部署的容器、微服务、无服务器功能和不可变基础设施等技术是这种架构风格的常见元素。字节跳动在云原生离线训练方向的发展大概分为三个阶段:**单角色云原生训练 1.0,多角色云原生训练 2.0,云原生训练 3.0 三个阶段。**## **单角色云原生训练 1.0**离线训练框架 1.0 系统诞生于2015年10月(内部代号 Zion)。离线训练 Zion 框架是基于 Hadoop Streaming 架构在深度学习场景下的深度定制,每个训练作业对应一个...
学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。**将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为** **Primus** **解决的问题。** 日均作业百万核的字节跳动实践==============经过字节跳动在不断实践中调整打磨的 Primus,拥有以下能力支撑业务需求:1. 自研训练框架:目前除了业界开源的...
BMF(即开源项目名)是一个能解决此类问题的通用视频处理框架。它提供了模块化和流水线化的方法构建视频处理系统。开发者可以利用BMF内置或自定义的处理模块来搭建相关视频处理流程。这些模块可以按需集成并通过流水... 提高代码复用率。2. 支持流水线化处理topology,合理调度各模块任务执行。BMF采用以DAG结构 describ的topology描述视频处理流程。在topology中定义Modules的执行顺序和关系。BMF框架根据此执行有序地调度各Modul...