配置深度学习笔记本机器选购
社区干货
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简... 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,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值得一提的是,该层引入了基于 Arrow 的高...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,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...
火山引擎 DataLeap 下 Notebook 系列文章一:技术选型之路
构建和训练机器学习模型等方面。** 但是显然,做数据开发,只有 Notebook 是不够的。目前火山引擎 DataLeap 数据研发平台提供了任务开发、发布调度、监控运维等一系列能力。研发团队将 Notebook 作为一种任务类... 根据使用到的数据配置了上游任务依赖,上线了周期调度,并顺手挂了报警。之后,基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮用户执行这个 Notebook;执行...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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... 并将其发送到GPU设备进行推理(如果可用)。```python input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) ...
特惠活动
配置深度学习笔记本机器选购-优选内容
配置深度学习笔记本机器选购-相关内容
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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... 并将其发送到GPU设备进行推理(如果可用)。```python input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) ...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
本文介绍 GPU 实例部署深度学习Paddle环境。 前言 在ECS GPU实例上部署深度学习Paddle环境。 关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlarge... 选择,仅安装CUDA Toolkit 11.2 输出结果如下,安装完成===========_460.27.04_linux.run= Summary ============Driver: Not SelectedToolkit: Installed in /usr/local/cuda-11.2/Samples: Not SelectedPlease ...
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... 一般是人工或机器拍摄得到的宝贵数据。拿轨面伤损数据集来说,拍摄者站在两股钢轨中间,手持拍摄设备,镜头距轨面垂直距离200mm,竖直向下聚焦拍摄,侧面补光以图像没有暗影和反光为佳,补光角度大概30°。拍摄得到数据...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简... 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,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值得一提的是,该层引入了基于 Arr...
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
在学习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... 快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。 Apollo计划的推出,得到了全球汽车制造商、出行服务商、科技公司和研究机构的积极响应和支持,其中包括宝马、福特、戴姆勒、大众、拜腾汽车等众多知名企业。这...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
机器学习平台从一开始仅有的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,仅单一集群就有着几百台GPU机器。 在这几年的建设历史中,字节跳动机器学习平台经历的不仅是发展,还有着种种难题: 机器环境配置不一,管理运... 字节跳动机器学习平台进行了多个实践。 模型训练平台:模型训练底层资源池选择了NVLink V100+100G RDMA网络,以加速分布式训练任务,确保不同团队智能模型开发、运维工作流的高效敏捷。 模型推断平台:提供服务上线、水...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
机器学习平台从一开始仅有的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,仅单一集群就有着几百台GPU机器。 在这几年的建设历史中,字节跳动机器学习平台经历的不仅是发展,还有着种种难题: 机器环境配置不一,管理运... 字节跳动机器学习平台进行了多个实践。 模型训练平台 :模型训练底层资源池选择了NVLink V100+100G RDMA网络,以加速分布式训练任务,确保不同团队智能模型开发、运维工作流的高效敏捷。 模型推断平台 :提供服务上线...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
机器学习平台从一开始仅有的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,仅单一集群就有着几百台GPU机器。 在这几年的建设历史中,字节跳动机器学习平台经历的不仅是发展,还有着种种难题: 机器环境配置不一,管理运... 字节跳动机器学习平台进行了多个实践。 模型训练平台 :模型训练底层资源池选择了NVLink V100+100G RDMA网络,以加速分布式训练任务,确保不同团队智能模型开发、运维工作流的高效敏捷。 模型推断平台 :提供服务上线...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
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... 迁移学习、选择平滑、对抗训练、数据增强等策略。其中知识蒸馏的本质是训练教师模型,并通过教师模型来指导学生模型的训练;选择平滑指的是结合不同类型的损失函数从而达到更好的效果。举例来说,同时结合使用交叉熵和...
