深度学习keras分布式
社区干货
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
为其推荐个性化的学习资源和路径。例如,根据学生的答题情况,智能推荐相关知识点和练习题,帮助他们更好地掌握知识,以下是部分核心代码。```import tensorflow as tf # 假设我们有用户-物品评分矩阵,大小为[用户数, 物品数] user_item_matrix = tf.constant([[5, 3, 0, 1], [4, 0, 2, 0], [0, 1, 4, 5], [1, 2, 3, 4]], dtype=tf.float32) # 使用深度学习模型进行推荐 class RecSysModel(tf.keras.Model): def __...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑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... 分布式训练(Distributed Training)和混合精度训练(Mixed Precision Training)以上是一些大模型所会采用的部分技术列举。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...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# 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... 大规模分布式模型训练服务,同时支持模型在智能终端、边缘计算和云端的部署应用。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...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
灵活性:因为设备层和边缘服务器层分布式特点,边缘计算可以灵活地满足不同主要用途与需求。可靠性:由于数据在设备边缘的处理与应用,减少了内容遗失的风险,提高了系统的可靠性。# 4.边缘计算的应用场景智慧交通... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
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深度学习keras分布式-优选内容
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个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
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... from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, GRU, RNN from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.ke...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训练。此外,有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`CNN`任务,不支持`RNN`。`Brain.js`和`synaptic`主要支持`RNN`任务,不支持`CNN`网络中的...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 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... 包括我们团队近期开源的分布式训练调度框架 Primus,以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的**核心层**。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台...
KubeWharf:解析云原生未来的分布式操作系统|社区征文
分布式操作系统,成为云原生领域备受瞩目的开源项目。它以一组云原生组件为基础,专注于提升系统的可扩展性、功能性、稳定性、可观测性以及安全性,以满足大规模多租集群、离线混部、云原生存储和机器学习等多样化场景... 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...
2023 年总结与技术心得 | 社区征文
### 技术深度与广度的平衡在处理海量用户数据的过程中,我们团队发现在数据清洗和预处理阶段存在明显的性能瓶颈。传统的处理方法变得越来越慢,影响了整个数据流程的效率。为了解决这个问题,我深入研究了现有的数据处理工具,发现了一款新的分布式计算框架在处理复杂清洗逻辑时有着显著的优势。具体而言,我们引入了 Apache Flink,这是一个流式处理引擎,与传统的批处理方式相比,它具有更好的性能和实时性。通过将 Flink 引入我们...
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
可以学习一下哈。- Github地址:https://github.com/eip-work/kuboard-press- Kuboard教程:http://press.demo.kuboard.cn/还有对应的demo演示服务,可以让您快速上手做练习工作,多么方便,你可以不需要搭建自己的... 是在 Kubernetes 之上构建的面向云原生应用的分布式操作系统,完全开源,支持多云与多集群管理,提供全栈的 IT 自动化运维能力,简化企业的 DevOps 工作流。作为全栈的多租户容器平台,KubeSphere 提供了运维友好的向导...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
> 项目地址:https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度... 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-WpdjTMUy-7MQAZiww1. Primu...
浅谈分布式操作系统 KubeWharf 的第二批开源项目|社区征文
书接上文,我们已经在文章[一文速览字节最新分布式操作系统](https://xie.infoq.cn/article/c9a6dd88e9e44a02849b58f0f)中介绍了去年 7 月 KubeWharf 的首批开源的项目,分别是 KubeBrain,KubeZoo,KubeGateway,以及 ... 业务和集群深度绑定,业务感知大量的集群,并在集群之间为应用人肉分配资源,SRE 在运营资源上也需要深度感知业务和集群,最终导致资源在各个业务线之间的周转慢、自动化效率低以及部署率不够理想。 **如何解耦应...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... from tensorflow import kerasfrom stable_diffusion_tf.stable_diffusion import StableDiffusionimport argparsefrom PIL import Imagefrom PIL.PngImagePlugin import PngInfoimport osfrom tensorflow_m...
