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使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文

(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:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面   前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过...

探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文

(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f79dfd657efc42d0ab7d78e33a951d86~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666836&x-signature=9joRUk%2FeAUTnnrZZzSWNphaO5eM%3D)除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、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。# ...

【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔

# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...

字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus

TensorFlowOnSpark,Kubeflow 中的 Training Operators 等,但这些框架或多或少存在某些问题,如与固定的机器学习框架( Tensorflow,Pytorch )耦合需要写明例如 PS、Worker 等角色,容错和弹性调度支持不友好,不支持异构调度,调度语义较为简单,不支持文件读取等。 **将算法工程师从此类繁重的底层细节中解脱出来、更多地关注到算法层面,即为** **Primus** **解决的问题。** # 日均作业百万核的字节跳动实践经过字节跳动...

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搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
该规格实例采用火山引擎自研最新DPU架构并搭载了第5代英特尔®至强®可扩展处理器(Emerald Rapids,EMR),结合新一代硬件AI加速指令AMX-BF16(Intel Advanced Matrix Extensions)以及基于其上的IPEX框架优化,实现了系统级优化方案来加速SDXL-Turbo模型的文生图推理速度。 背景信息IPEXIntel® Extension for PyTorch(IPEX)是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库,大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其是深度学习...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f79dfd657efc42d0ab7d78e33a951d86~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666836&x-signature=9joRUk%2FeAUTnnrZZzSWNphaO5eM%3D)除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、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。# ...
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发起单机 / 分布式训练任务

【自定义训练】除了支持单机训练任务之外,还预置了 TensorFlowPS、PyTorchDDP、BytePS 等多种分布式训练范式的配置模板,用户简单配置训练角色的数量及实例规格后即可发起大规模的分布式训练任务。 相关概念 自定义训练 资源组 / 实例 TensorFlowPS PyTorchDDP BytePS MPI 使用前提 使用预付费(专有)队列时,拥有 >= 1 个预付费队列的使用权限。 操作步骤 平台支持通过控制台(Web 页面)和命令行工具发起训练任务,下文将分别介绍两种...

加速3.47倍!火山引擎助力AIGC突破性能瓶颈

基于Stable Diffusion模型的端到端推理速度达到66.14 it/s,是PyTorch推理速度的3.47倍,运行时GPU显存占用量降低60%。在客户AI视频创作的AIGC推理业务实践中,火山引擎高性能算子库搭载客户的推理模型帮助其推理性能提升一倍,GPU资源使用量减少一半,可为客户节省50%成本。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a52ee88d8d96459dbcd44bc71fe06d3b~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_optimizer import optimize_for_mobile # 定义一个简单的深度学习模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc = nn.Li...

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火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926061&x-signature=Ackpn%2ByxvPZWKcw%2B%2F4gGF7NQ5io%3D)The size of language model is growing at an exponential rate (来源:https://huggingface.co/blog/large-language-models) 火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 针对这个需求,字节跳动 AML 团队内部开发了火山引擎大模型训练框架 veGiantModel。基于 PyTorch 框架,veGiantModel 是以 ...

火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!

(https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/00b4eaab91dd4934aac8166e0344fa2b~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?) The size of language model is growing at an exponential rate ([source](https://huggingface.co/blog/large-language-models))# 火山引擎大模型训练框架 veGiantModel针对这个需求,字节跳动 AML 团队内部开发了火山引擎大模型训练框架 veGiantModel。基于 PyTorch 框架,veGiantModel 是以 Megatro...

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/b1a1cc2ea2324851a3344c0293260cc8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839657&x-signature=L3HBXIuL6e00bbhUWPXqWxNg... 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...

高效视频处理框架 BMF 实践|社区征文

张量算子等sdk,接口层提供了多语言的API接口。本文基于docker跑通了bmf框架,实践了解码和合成功能。## 1、环境搭建日常工作使用的是Inter芯片的Mac本,基于docker环境搭建了bmf环境。bmf提供的docker镜像基于ubuntu 20.04,它包含了运行BMF CPU和GPU的完整环境依赖:Cuda11.8, Pytorch 2.0, TensorRT 8.6.1, CV-CUDA 0.3。安装完docker后执行官方教程命令:```shell# 拉取官方镜像docker pull babitmf/bmf_runtime:latest...

字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus

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PyTorch Job 【邀测】批量计算套件集成队列管理任务类型,除了支持 Kubernetes 原生 Job 之外扩展支持 MPI Job、PyTorch Job,从而能够支持更多业务场景。 华北 2 (北京) 2024-01-16 任务管理 应用模板 华南 1 (广州) 2024-01-16 华东 2 (上海) 2024-01-12 批量计算套件队列支持配置 Pod 数量配额 【邀测】批量计算套件队列支持设置 Pod 数量配额限制,能够限制队列中运行任务对应的 Pod 总数,补充了计算资源之外的限制能力。进一步...

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