> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),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... 本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 **【导读】** 本文旨在探讨火山引擎 DataLeap 在处理计算治理过程中所面临的问题及其解决方案,并展示这些解决方案带... 后期将支持 1/1000 核的微调以逼近理想的内存利用率阈值。内存调优涵盖多个阶段如 map、shuffle 和 reduce 等,每阶段的处理性能和参数配置有所差异。遇到内存调优瓶颈时,可考虑进行 shuffle 优化。- **成本优化...
模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大的调度能力,才能为各种需求提供较好的服务,使集群利用率维持在较高水平。模型训练的第二个痛点是偏 **管理上** 的。比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不...
例如一些重计算的Agg算子,如Count Distinct,若采用哈希表的方式进行去重,第二阶段需在Coordinator单机上去合并各个Worker的哈希表。这个计算量会很重且无法并行。**第二类,由于目前ClickHouse模式并不支持Shuffle,因此对于Join而言,右表必须为全量数据。**无论是普通Join还是Global Join,当右表的数据量较大时,若将数据都放到内存中,会比较容易OOM。若将数据spill到磁盘,虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、...
**离线混部的便捷性——** KubeWharf 在离线混部场景中展现了独特的便捷性。在一些特殊环境中,如边缘计算、空难、远程地区等,网络连接可能是有限的或不可用的。在这些情况下,KubeWharf 的分布式操作系统架构发挥了关键作用,使得应用的部署和管理更加容易。离线混部对于需要在没有网络连接的情况下维持应用可用性的场景至关重要,而 KubeWharf 的设计理念正是为了满足这一需求。 - **云原生存储和机器学习云原生化——** Kub...
数据决定了问题的上限,而算法只是在不断地逼近这个上限。所以数据集是特别特别重要滴!!!尤其对于工业领域的缺陷瑕疵检测,一个高质量的数据集就等于成功了一半。那工业领域的数据集是怎样获取滴腻?一般是人工或机... 分被用于骨干网络和颈部网络。yolov5在骨干网络的第一层通过橙色的Focus操作,把长度和宽度方向的空间维度信息切片并堆叠至通道维度,长宽缩小为原来的一半,通道数增加为原来的4倍,减少了计算量。Neck颈部网络用于...
并计算它们的点积,这个点击表示输入和上下文的相似程度,接着会根据这个相似程度来设计损失函数,最后根据损失不断的调整两个表。当训练完成后,我们就得到了我们的Embedding表,也就是Q矩阵。🍗🍗🍗## RNN模型> 上一小节我们介绍了词向量,它解决的是我们NLP任务中输入问题。下面我们将一起来唠唠NLP任务中的常见模型。🍄🍄🍄### RNN模型结构RNN(循环神经网络)我想大家多少都有所耳闻吧,它主要用于解决时序问题,例如...
云计算基础设施和 AI 基础设施也在加速更迭以支撑算力需求庞大的 AI 应用开发。 那么在 AI 浪潮再次席卷的 2023 年,开发者朋友们对技术有哪些洞察?大家在这一年尝试了哪些工具?个人技术学习上有哪些成长... 在调用部署安装过程中的具体问题和解决方法2. 运行 BMF 的体验与反馈,包括优势与不足3. 使用 BMF 搭建应用的过程 #### **开源赛道 2:** **畅想 360° 视频传输**E3PO 是一个用于 360° 视...
> 在火山引擎相关的业务中绝大部分的机器学习和数据湖的算力都运行在云原生 K8s 平台上。云原生架构下存算分离和弹性伸缩的计算场景,极大的推动了存储加速这个领域的发展,目前业界也衍生出了多种存储加速服务。但是... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926071&x-signature=6qQ8spoxqx%2BN4bp94KbmzBOKnZY%3D)上图是当前业界常见的存储加速方案。- 第一个是对象存储+Alluxio,不足之处是 POSIX 的兼容性受限。POSIX 的兼容性主要...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012410&x-signature=%2BbJJ9a5YFm3zDtQZeCB3BKrBPpE%3D) **可用执行动作*** 当有新的订单更新时 **可用执行动作*** 查询售后单列表* 查询商品列表... 以及超强的NLP算法实力所沉淀出的高性能及高准确率的标准地址算法服务。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f700fa1f7dca45db917c95b5bc3774c1~t...
我们也可以看出当前需要解决的一些问题及为实现降本增效目标需要调整的地方。首先,需要 **优化** **训练样本** **的存储大小**,减少存储成本。随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要 **优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会...
# 前言**得物社区**在**云原生**这方面走得比较快,所有 Go 服务都运行在 K8S 集群,已用上 Istio。后面进行了 Dubbo-go 改造,实现了传统微服务和新兴 ServiceMesh 一键切换。**K8S**虽好,但也会带来额外的复杂度,特别是两套一起使用时。*让我们通过今天的文章深入其中,了解技术细节,直击问题本源。***一、K8S 原生流量**讲 Istio 前,需先了解一下**原生 K8S** 技术细节。## 服务发现![picture.image](https://p3-...
云原生后需要解决的核心问题是如何提高集群的资源利用效率;以典型的在线服务的资源使用情况为例,深蓝色部分是业务实际使用的资源量,浅蓝色部分为业务提供的安全缓冲区,即使增加缓冲区仍有很多资源处于业务已申请但... 尽可能地逼近它的目标 CPU 调度延迟。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/211cd240d3c4428fb28b70b295d04672~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-e...