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深度学习优化器介绍

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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我的深度学习项目经验分享|社区征文

是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等。下面我将使用软件工程的思路,为大家详细介绍我是如... 使用了oneAPI加速工具对视频进行解码。人脸检测模块使用了OpenVINO™ Toolkit中的人脸检测模型,可以对每个关键帧进行实时的检测人脸,此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribut...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... # 初始化模型和优化器 model = SimpleModel() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(100): # 假设我们有一个输入数据x和对应的目标y x = to...

2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文

学习AI的过程中,我深入了解了机器学习深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 可以轻松创建和优化机器学习模型。这种用户友好性大大降低了学习门槛,让机器学习在更广泛的领域中得以应用,让刚入门的小白也可以快速的了解机器学习,深度学习的内容,我觉得亚马逊这次的新产品Amazon SageMaker Can...

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... CSPNet解决了大型骨干网络优化时的梯度信息重复问题,将梯度变化从头到尾集成在特征图中,减少了模型的参数量。yolov5s中包含了CSP1_X和CSP2_X这两种CSP结构,分被用于骨干网络和颈部网络。yolov5在骨干网络的第一层通...

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深度学习优化器介绍-优选内容

我的深度学习项目经验分享|社区征文
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边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... # 初始化模型和优化器 model = SimpleModel() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(100): # 假设我们有一个输入数据x和对应的目标y x = to...
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
本文主要介绍在云服务实例中部署meta-llama/Llama-2-7b-hf模型并使用CPU进行推理,以及通过Intel xFasterTransformer实现推理过程加速的方案。 背景信息Llama-2-7b-hf模型Llama 2是Meta公司开源的一个预训练和微调... 是Intel®开发的一个深度学习加速库,旨在优化和加速深度学习模型的推理和训练。它提供了一系列高效的算法和优化,用于在英特尔处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和其他硬件加速器上执行深度学习任务。 操作步骤步骤一:环...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
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深度学习优化器介绍-相关内容

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本... 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...

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

另一方面玩家可以通过 AIGC 的平台工具来创建自己的虚拟人,可以用于游戏中的打金等活动。**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... 可以进一步优化模型的性能。此外,还可以使用预训练的Transformer模型或使用更复杂的深度学习技术来改进诗歌生成的效果。# 未来展望AIGC的成熟也让元宇宙的落地不再是一纸空谈,它不仅能够真正的帮助元宇宙以后的发...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

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,国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,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。![pic...

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从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

> 本文整理自字节跳动基础架构研发工程师单既喜在 ArchSummit 全球架构师峰会上的演讲,主要介绍字节跳动离线训练发展的三个阶段和关键节点,以及云原生离线训练中非常重要的两个部分——计算调度和数据编排,最后将结... 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** **框架进行托管**。在托管观察中,Primus 作为分布式机器学习...

降噪/去混响/去啸叫-V3版本

SAMI利用基于深度学习的反馈抵消(Feedback Cancellation)算法来对啸叫进行抑制。 去混响:(Speech Dereverberation),混响是由于房屋,障碍物反射所造成,例如在一个空旷的环境下开会,其他人接收到的声音就会有混响效果。可利用基于深度学习的去混响算法来对晚期混响进行抑制。 本文介绍的降噪/去混响/去啸叫算法均基于上述深度学习解决思路,并针对不同场景,采取精准优化措施。 效果体验 处理前 处理后 降噪-语音场景模型 【附件下...

搭建SDXL-Turbo模型文生图推理

本文主要介绍如何在云服务实例中部署Stable Diffusion XL Turbo模型,并使用CPU加速文生图推理。 功能特色本实践使用了火山引擎第3代云服务器通用型g3i,该规格实例采用火山引擎自研最新DPU架构并搭载了第5代英特尔... 大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性能,为PyTorch社区提供最新的Intel硬件和软件改进。更多信息,请参见IPEX。 SDXL-Turbo模型本实...

学习课程

学习课程介绍所属产品 课程名称 课程简介 课程受众 课程范围 增长分析DataFinder 《增长分析DataFinder-产品课程》 火山引擎增长分析是一个一站式用户分析与运营平台,为企业提供数字化消费者行为分析洞见,优化数字化触点用户体验,支撑精细化用户运营,发现业务的关键增长点,提升企业效益。本系列课程针对新手用户快速上手增长分析产品,内容包含: 埋点及相关准备工作 各种分析工具的使用 广告监测模块的介绍 埋点数据治理...

学习课程

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golang pprof

工具来帮助我们来定位程序中的很多问题,它就是**pprof** **。**# pprof简介pprof提供运行时程序的profiling,profiling一般翻译为画像。在互联网中,各个app一般都会有自己的用户画像,用户画像会包含年龄、性别、视频偏好等多项特征,从而更方便的为用户去推荐用户可能会感兴趣的内容。而计算机领域的profile指的就是进程的运行时特征,一般会包括CPU、内存、锁等多项运行时特征,从而让我们更方便的去优化我们程序的性能。gola...

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