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社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码,但是自己对程序的结构不了解,那么下面的... nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 32, 5, padding=2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 64, 5, padding=2), nn.MaxPool2d(2), nn.Flatte...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分... optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)# 定义训练循环def train(model, data_loader, criterion, optimizer): model.train() total_loss = 0.0 for batch in data_loader: ...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6e0820440a9e43ada174b8d2f1af1491~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962856&x-signature=9Clsbn7DzBLPa37YjO%2B4Tl... 在pytorch上训练了yolov5的基准模型,即获得了一个.pt格式的文件,通过NCNN呢把它转成NCNN的格式,然后在java native inteface中使用c++接口,对接这个NCNN的模型文件到安卓手机的应用程序中,再用安卓内置的canvas绘制...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
导入PyTorch和Hugging Face的Transformers库,并加载预训练的BERT模型和tokenizer。```pythonmodel_name = "bert-base-uncased"tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertForTokenCl... predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2).squeeze().tolist() # 解码预测结果 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) labels = [tokenizer.decode([pred]) for pr...
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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
导入PyTorch和Hugging Face的Transformers库,并加载预训练的BERT模型和tokenizer。```pythonmodel_name = "bert-base-uncased"tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertForTokenCl... predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2).squeeze().tolist() # 解码预测结果 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids) labels = [tokenizer.decode([pred]) for pr...
NL2SQL:智能对话在打通人与数据查询壁垒上的探索 | 社区征文
(https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5c96259ada744773ac8e93e2227ae149~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)### 2、关于NL2SQL的介绍#### 2.1 什么是NL2SQLNL2SQL(Natural Language to SQL), 顾名思义是... 2:"MAX", 3:"MIN", 4:"COUNT", 5:"SUM", 6:"不被select"} #聚合函数符号conn_sql_dict = {0:"", 1:"and", 2:"or"} #条件逻辑关系基于符号字典的描述格式为{ "table_id": "a1b2c3d4", # 相应表格的id...
一次不算太好的 E3PO 项目体验 | 社区征文
> pytorch 比较大,安装起来也比较复杂,建议去百度或者谷歌搜一下安装教程,否则很容易安装错误由于日常中我也会做很多人工智能,我已经是具备其中很多的环境,我主要介绍一下我遇到的一些问题。1. E3PO 支持 ffm... (https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ce1446e52f914e76adafd42d487cec2f~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962846&x-signature=qxHv1J0DbO1TUVAy8Q%2FSOx...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,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... 元数据也变成了 Big Metadata,即大元数据。它也需要像大数据那样去对待、瘦身和优化。如在机器学习场景下,绝大部分的读数据方式是 Scan 扫描,这时我们可以把 Iceberg 元数据中记录的大量列统计信息去掉,有效减少元...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
一般设置 max 为比较大的值,当前 Arnold 为了防止产生大量 Pending Pods,是按照 max 进行 Quota 校验,只有 Quota 足够启动 max 个 Executor 时才可以真正提交到 K8s,否则在 Arnold 服务中排队等待。但当前以 max 来... 支持了 Pytorch,Tensorflow 等常见的模型推理,同时也支持 Partition 级别的 Checkpoint。这样在资源回撤的时候就不需要重复计算了,能够避免算力的浪费,并通过支持 Batching 可以提高整体的资源利用率。 **平台建...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
一般设置 Max 为比较大的值,当前 Arnold 为了防止产生大量 Pending Pods,是按照 Max 进行 Quota 校验,只有 Quota 足够启动 Max 个 Executor 时才可以真正提交到 K8s,否则在 Arnold 服务中排队等待。但当前以 Max 来... 支持了 Pytorch,Tensorflow 等常见的模型推理,同时也支持 Partition 级别的 Checkpoint。这样在资源回撤的时候就不需要重复计算了,能够避免算力的浪费,并通过支持 Batching 可以提高整体的资源利用率。...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
#RUN conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorchRUN conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidiaRUN git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git && \ cd stable-diffusion-webui && \ mkdir repositories && \ git clone https://github.com/CompVis/sta...
DescribeDBInstanceSpecs
Signature=71d31fc7bcf990142851c9833c5656391486cda0ae2e0b8ada733b7c645****{ "ZoneIds": "cn-beijing-b"}返回示例正常返回示例 json { "ResponseMetadata": { "RequestId": "20231127160309E8183... "PrePaidMaxStorage": 30000, "PrePaidMinStorage": 50, "SpecFamily": "General", "vCPU": 4 }, { "Connec...
干货|一套方案,让OLAP引擎在广告投放场景更高效
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962849&x-signature=SNZCPWDY2aDAGGjQD8FVySZgqYI%3D) / 广告投放 / 