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://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1fd6a54f3b4a5eb6aa88a652eb6ffc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926064&x-signatur...
> 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...
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...
# 📑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...
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... 下面来看弹性调度策略到底有多弹性?我们为了弹性调度都解决了哪些问题?![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f103a78b1454439ca2c646f680f1c24f~tplv-tlddhu82om-...
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://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7291884007444a0d9c... 帮助用户进行更优的批量作业重启策略;第二是云原生和 K8s 融合得更好,它可以更精细地采集 Pod 上的日志,跟踪整个大数据的引擎和作业的运行状态。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com...
> 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...
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... 阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标...
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 R... 下面来看弹性调度策略到底有多弹性?我们为了弹性调度都解决了哪些问题?![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/72ddb82e326b4f52ba0c6b2ba5dc5892~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)针对原生的 T...
接下来会一一介绍这些挑战背后出现的原因以及我们应对的策略。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/17acafc5fab34a3ca44ea68c9132aebc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926048&x-signature=XbgFrmsvGnzF6rtFZXHIh5qee8A%3D)数据管理难下图是一个典型的基于中心化存储构建数仓机器学习和数据科学的架构。这里将加工过后的数据保存...
机器学习** **模型训练** **等结构化/非** **结构化数据** **场景**下,针对 I/O 性能要求高,小文件众多,数据共享困难等问题。大数据文件存储推出 TOS 透明加速模式,支持以下关键特性:* 部分 HDFS 协议与 POSIX 协议支持;* 无需修改路径即可使用加速特性;* 缓存空间水平弹性伸缩;* 多云、多对象存储统一维护;* 完备的缓存策略提升机器学习场景下的 I/O 负载;* 数据强一致性保证。**客户案例**...
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系统有较深的理解,才能够快速批量开启模型训练,保证资源... 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...
能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复... 您可以阅读有关在 OpenSearch Service 中搜索 k 最近邻(k-NN)的信息。Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition 和 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) for PostgreSQL 支持 pgvector 扩展,用...