如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1fd6a54f3b4a5eb6aa88a652eb6ffc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703672&x-signatur...
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 通过高效的多尺度融合策略提高了 GPR 图像的分割鲁棒性、准确性以及计算效率。弹性残差模块引入多项式函数,根据任务所需的通道比例来调节参数,使得模块可以自适应的调节残差块内卷积核大小,从而更好地拟合非线性...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 提供多种 MOR 策略满足业务需求:First-write-win 最先写入的留下、Last-write-win 最后写入的留下、拼接到列表、自定义读时合并容忍并发 Upsert 冲突。对于业务无法容忍并发的场景也支持分区级、桶级的乐观冲突检测...
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 通过这些高级技术和策略才共同支持了大模型的开发和应用,使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。但是于此同时,大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等多方面的挑战。![picture.image](https://p6-volc-c...
火山引擎云原生计算资深产品专家迟慧在会上进行了深度讲解。公众号后台回复“知识地图”获取高清版![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7291884007444a0d9c... 数据工程和数据科学**三种,每个场景下都有许多用户常用的开源组件:* **信息门户** **:** 一般是 BI 报表类,如 Superset、Apache Ranger 等;* **数据工程** **:** 一般是大数据开发工程师、数仓工程师,做数据...
既深度理解SaaS产品理念和研发技术,同时深耕教育行业多年,深知教育行业用户的痛点。 捕捉到这一机会后,2014年10月,他们联合创办了云朵课堂,为教育行业提供一站式服务云平台,为教育机构提供互联网化和信息化的SaaS解... 云朵课堂希望通过将数据分析能力植入到自己的B端产品中,进而帮助企业为学员提供更好的教学服务。 比如云朵课堂为企业提供的一套教学系统云朵网校,为C端学员提供直播课程、面授课程、考试题库等服务。学员的学习情况...
数据飞轮是企业数智化升级的新范式,基于对字节跳动十余年数据驱动实践经验的提炼而成。4月17日,火山引擎将邀请业内资深专家,结合互联网的案例与经验,展开对互联网行业企业数智化发展的深度讨论与分享。 ... **●** 掌握互联网增长的典型策略。通过分析字节跳动增长的数据飞轮应用案例,听众可以了解到该公司在数据驱动的产品迭代、决策分析以及运营策略等方面的成功实践。**●** 拓宽视野,把握数智化未来趋势。通过...
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... 迁移学习、选择平滑、对抗训练、数据增强等策略。其中知识蒸馏的本质是训练教师模型,并通过教师模型来指导学生模型的训练;选择平滑指的是结合不同类型的损失函数从而达到更好的效果。举例来说,同时结合使用交叉熵和...
云原生存储和机器学习等多样化场景的需求。在这篇博客中,我们将深入了解 KubeWharf,并结合实际案例和代码示例,探讨其在云原生生态系统中的重要性和潜力。KubeWharf 项目地址:[https://github.com/kubewharf](htt... KubeWharf通过与Kubernetes的深度集成,为用户提供了更灵活和高效的资源管理方式,使其能够轻松应对需要同时运行大量微服务的场景。无论是面向企业内部还是面向云服务提供商,KubeWharf 都为构建和管理大规模多租户集...
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 提供多种 MOR 策略满足业务需求:First-write-win 最先写入的留下、Last-write-win 最后写入的留下、拼接到列表、自定义读时合并容忍并发 Upsert 冲突。对于业务无法容忍并发的场景也支持分区级、桶级的乐观冲突检测...
火山引擎云原生计算资深产品专家迟慧在会上进行了深度讲解。 关注「字节跳动云原生计算」公众号,后台回复“知识地图”获取高清版 # 大势所趋:云原生大数据随着行业的快速发展和业务的高速迭代,数据量也呈爆炸式增... 为了尊重现有用户使用习惯,将用户习惯使用的开源组件以插件化的形式进行了集成。**现有主流的大数据工作场景主要包括信息门户、数据工程和数据科学**三种,每个场景下都有许多用户常用的开源组件:- **信息门户:...
[基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战](https://developer.volcengine.com/articles/7281495169214447672)3. [和德爷一起 6DoF 互动探险,火山引擎空间重建和虚实融合技术](https://developer.volcengine.com/articles/7282956887577296907)4. [搞流式计算,大厂也没有什么神话](https://developer.volcengine.com/articles/7288530615480090663)5. [Katalyst Memory Advisor:用户态的 K8s 内存管理方案](https://mp.weixin....
Google 开源的机器学习系统,可以使用P artitioned Variable 来分布式地存储 Embedding,从而实现大规模训练。但由于 table size 固定,有 hash 冲突风险。* **PyTorch**:Facebook 开源的机器学习系统,使用 Ring A... * 浏览 TF 官方网站的时候发现TF最近推出了各种不同的分布式策略,它们又分别对应着训练集群不同的拓扑结构。他们非常疑惑,不知道应该选择哪一种。虽然发现了不少性能问题,但优化起来并不十分容易。经过一段时间...