深度学习的框架
社区干货
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**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...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。整个机器学习生态**从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工程师使用 Reckon 训练平台完成了模型编写、训练、上线的全部过程。Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度优化定制的 4 大深度学习框架——Lagrange 框架、Lagrange-Lite、蒲公英、美洲豹,**这4个框架均通过** **Primus** **框架进...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面 前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
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。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模型和样本规模的增长,以及训练算力的提升正推动着机器学习的发展,同时特征工程的自动化和...
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抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。整个机器学习生态**从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工程师使用 Reckon 训练平台完成了模型编写、训练、上线的全部过程。Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度优化定制的 4 大深度学习框架——Lagrange 框架、Lagrange-Lite、蒲公英、美洲豹,**这4个框架均通过** **Primus** **框架进...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面 前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
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。 总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模型和样本规模的增长,以及训练算力的提升正推动着机器学习的发展,同时特征工程的自动化和...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从而植入后门。人工智能衍生安全主要指由于AI本身的缺陷或者脆弱性给其他领域带来安全问题,比如人工智能应用于黑产。# 2. AI安全应用 目前,人工智能与网络安全...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工... 底层是腾讯的优图实验室针对手机移动端的高性能神经网络前向计算框架,叫做NCNN。在pytorch上训练了yolov5的基准模型,即获得了一个.pt格式的文件,通过NCNN呢把它转成NCNN的格式,然后在java native inteface中使用c+...
在GPU实例中部署NGC环境
是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统,可以使开发者免费访问深度学习软件堆栈,建立合适深度学习的开发环境。在实验正式开始之前,请先完成以下准备工作: 购买Linux GPU实例。具体操作步骤可参考购买云服务器; 确保您... 您可以在该开发环境中访问深度学习框架,可以极大程度的缩减产品开发及业务部署的时间,实现开发环境的预安装。如果您有其他问题,欢迎您联系火山引擎技术支持服务。
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。在大模型的风潮下,今年也产生了很多新兴的优秀智能体。例如游戏领域小助手英伟达 Voyager 智能体、协助人们完成日常任务的 AI 助理 HyperWrite,以及专注于提供个人情感陪伴的 Pi 助手等。大模型是如何影响智能体的...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
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['data'] prediction = clf.predict(data) return jsonify({'prediction': prediction})```5. 诊断依据最后,医生可以通过查看和分析结果并结合自己的专业知识和经验,做出准确的诊断。将结果与其他医疗...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
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。总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模型和样本规模的增长,以及训练算力的提升正推动着机器学习的发展,同时特征工程的自动化和端...
