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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...
【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... 即可进行不同算法评价指标的数据比对。**MindStudio**提供精度比对功能,支持Vector比对能力,支持下列算法:- 余弦相似度- 最大绝对误差- 累积相对误差- 欧氏相对距离- KL散度......:NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分... criterion = nn.CrossEntropyLoss()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 ...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑... A:资源消耗其实很容易度量。在火山引擎机器学习平台上有详细的 dashboard 监控你申请的卡的利用率、CPU 利用率、内存利用率、GPU 利用率等等,GPU 利用率还有更细致的指标,包括 SM 利用率、功耗、有没有降频等等。大...
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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑... A:资源消耗其实很容易度量。在火山引擎机器学习平台上有详细的 dashboard 监控你申请的卡的利用率、CPU 利用率、内存利用率、GPU 利用率等等,GPU 利用率还有更细致的指标,包括 SM 利用率、功耗、有没有降频等等。大...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148419&x-signature=8aqL2ldwYOOvwWNTsqasviso%2FQ8%3D)Spark on Arcee 在一定程度上可以认为是 Spark Native 部署模式的改进,主要区别在于 Spark Client 中间内置的 K8s Clie... 增加一些 GPU 指标采集打点方便观察资源的使用情况,通过 Blacklist、Speculation 等参数提升任务对资源不稳定性的容错能力。 **周边生态融合**完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,相对主流的几大方向和细分方向分别是:- 计算机视觉(CV):图像分类、目标检测、关键点检测(如人体姿态估计)、图像分割、OCR等。主要提取的是颜色、形状和纹理等特征。- 自然语言处理(NLP):文本分类、命名实体识别、...
新功能发布记录
可查看指定工作负载的观测指标。帮助用户观测 VKE 的各类工作负载详细信息。 华北 2 (北京) 2024-02-28 工作负载监控 华南 1 (广州) 2024-02-28 华东 2 (上海) 2024-02-27 告警模板支持工作负载和 vpc-cni 组件 增... 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...
如何在火山引擎云上部署 Stable Diffusion
#安装pytorch,根据官网选择对应环境的命令进行安装。https://pytorch.org/get-started/locally/`````````3. 在自己的命令行上,输入“huggingface-cli login”,出现 successful 即已经成功:profexport_chrome_trace( 'profiler.json')```> Pytorch CANN侧数据的采集方法```c... 进一步定位分析算子的metrics指标数据,分析算子数据搬运、执行流水的占比情况,识别算子瓶颈点。5. 优化案例——算...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
轻重伤的总数这样的量化评价指标。有了视觉测量的信息之后,就可以分别定义各个尺度的数据分析、数据结构了,比如实例尺度的微观伤损形位的数据结构、图像尺度的终端视觉测量的数据结构等,由不同尺度的数据结构可以生... 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...
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... 当调研模型指标满足预期后,用户可以提交工单进行分支合并审核及追新写入特征,分支合并与追新之间如果有缺失可以从离线回填到主干上。对于成熟度高的模型大部分调研特征可能效果不明显,这时删除分支后数据维护...
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_... loss = nn.MSELoss()(output, y) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}") ...
