能跑深度学习的笔记本
能跑深度学习的笔记本-优选内容
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
> 🍊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... 基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tld...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
你可以交互式地在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果,使用起来非常灵活。在数据开发领域,Notebook 广泛应用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、构建和训练机器学习模型... 我们还扩展了很多自定义的能力,例如支持自定义镜像,以及针对于 Spark Kernel 的自定义 Spark 参数。稳定性方面,在当时的版本,EG 存在异步不够彻底的问题,在 YARN 场景下,单个 EG 进程甚至只能跑起来十几个 Kerne...
关于 DataLeap 中的 Notebook你想知道的都在这
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从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
只在单机上跑,最多仅能用到4卡或者8卡的规模,需要通过分布式训练加速。 为解决上述难题,机器学习平台展开了长期的技术优化。 在架构上,我们确定了“高性能+云原生”的机器学习平台建设目标: 底层物理资源池中,一个... 火山引擎机器学习平台的核心目标是降低算法开发门槛,实现规模化应用,具有四大优势: 一站式、端到端 :集数据导入与处理、模型开发、训练与评估、服务上线于一体,提供一站式深度学习建模流程,加快业务迭代。 高效...
字节跳动在联邦学习领域的探索及实践
纵向联邦学习有两个参与方,各自拥有同一条样本的不同特征,比如一个参与方拥有用户浏览历史,另一个参与方拥有购买历史。 在这种情况下,我们可以在两个集群各跑一部分模型,通过跨集群的方式交换中间结果,来达到训练一... 如果探究联邦学习的历史,其经历了大概 3 到 5 年的发展。起初是 2015 年,Privacy-Preserving Deep Learning 这样的概念被提出,而后谷歌的 McMahan 提出若干深度学习方面的训练和应用模式。2018 年,微众发布联邦学...
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大象在云端起舞:后 Hadoop 时代的字节跳动云原生计算平台
支撑这些服务的,是字节跳动打磨的一套云原生大数据技术栈,涵盖了从数据接入、数据存储、数据计算到数据服务的所有环节。其中,存储层是基于 HDFS 进行深度定制的 CloudFS + Iceberg,中间件包括 Kafka 和字节自研的 ... 可能一个容器最少申请一个核,那么就是以一核两核这样的整数力度去增长。但很多时候任务可能只需要比如 2.5 核或者 2.1 核就能够跑起来了,这时候用户只能去申请三个核。如果一个 Flink job 可能是 1000 个容器构成的...
4个数据驱动用户增长的痛点背后,有3套最优解
业务方如果想深度分析各个细节点,埋点就一定要精细;但对技术部门来说,精细埋点就意味着要耗费大量的人力,这会严重影响到其他的工作进度。 但如果不投入技术人员,做全埋点或无埋点,就会使得业务人员非常痛苦,他们需... 也就是跑数据的需求,会非常困难。 通常,跑数的需求会提交给技术部门的兄弟,对方的回复可能是,这项工作排期要到一周后才能拿到结果。过程中如果需要小的调整,又需要再等一周。 这就暴露出业务人员的一个痛点: 严重依...
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