机器学习100天
社区干货
我的技术年终总结——机器学习 |社区征文
## 一、机器学习是什么?- 从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 - 直观上理解,机器学习(Machine Learning,ML)是研究计算机模拟人类的学习活动,获取知识和技能的理论和方法,改善系统性能的学科。因为计算机系统中“经验‘通常以数据的形式存在,所以机器要利用经验,就必...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
# 机器学习基础## 什么是机器学习机器学习是一种从数据生成规则、发现模型,来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数,而不是程序员直接编写函数的技术)说起函数就涉及到自变量和因变量,在机器学习中,把自变量叫做特征(feature)多个自变量分别可以定义为X1,X2..Xn,因变量叫做标签(label),可定义为Y,而一批特征和标签的集合,就是机器学习的数据集。机器学习的学习过程就是在已知的数据...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
# 引言一直以来,人工智能(AI)在各个领域都表现出了强悍的水准。在学习中,我觉得机器学习具备巨大的潜力。近期接触了一个风险控制项目,务必涉及机器学习行业。因而,我就依据学习了解了机器学习领域的知识。本文将剖析机器学习在项目中的运用以及通过近期的项目分享一些经验。欢迎讨论~# 项目分享:智能风控系统## 背景介绍本项目的初衷是解决传统风险控制的一些缺陷。比如,传统方法一般采用系统及静态模型进行实时监控和预...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
火山引擎机器学习平台有一个大的计算池,里面有大量 GPU 和 CPU。在保证不同用户计算容器间的隔离的前提下,不同的 toB 客户共享整个资源池,从而提高集群的利用率,保证每个客户的申请率可接近 100%。平台提供的资源包括虚拟机资源、裸金属资源。有的资源之间需要一些亲和性,有的资源就是单独的任务。除了正常的训练资源,还有一些开发机的资源。因为开发机资源如果不做池化,往往会带来比较大的资源浪费。#### 编排调度引擎机器...
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机器学习100天-优选内容
机器学习100天-相关内容
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本... 天然支持 Flink 和 Spark 引擎进行数据分析和 ETL 数据处理,同时还支持多种训练框架,包括我们团队近期开源的分布式训练调度框架 Primus,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...
为服务配置自动扩缩容
机器学习平台支持对服务进行自动扩缩容配置,可根据配置策略动态伸缩实例数,便于根据业务的潮汐特性自动进行扩缩容。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务】-【在线服务】进入列表页面。 单击列... 支持输入0-100之间的数字。 将设置的CPU利用率作为 desiredMetricValue 代入公式desiredReplicas = ceil[currentReplicas * ( currentMetricValue / desiredMetricValue )]中计算出 desiredReplicas 作为应扩缩容...
针对算法工程师的快速入门
将该子账号配置为机器学习平台管理员,用来完整地体验机器学习平台功能,详见操作步骤。后续在机器学习平台中的所有操作均使用该子账号即可。 准备机器,申请资源组 以子账号登录火山引擎控制台,在顶部菜单栏中创建【购买及试用咨询】的工单,可参考如下模板填写工单内容:问题描述:产品试用 意向产品:机器学习平台 在工单被受理后,与客服人员沟通并确认所需的 GPU 的型号(Tesla-T4 / Tesla-V100 / Tesla-A100 / Tesla-V100-HPC / Te...
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,一个集群就是一个高性能集群;要兼顾多个团队的需求,通过云原生基座进行资源调配与调度。 为完成这一架构目标,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...
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,一个集群就是一个高性能集群;要兼顾多个团队的需求,通过云原生基座进行资源调配与调度。 为完成这一架构目标,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...
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,一个集群就是一个高性能集群;要兼顾多个团队的需求,通过云原生基座进行资源调配与调度。 为完成这一架构目标,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...
揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术
随着智慧科研、自动驾驶、基因测序、量化投资等大量新兴产业的发展,现代产业对模型训练有了大量的需求,模型体积也呈现爆发式地增长。而大模型训练给底层基础设施,尤其是计算能力带来了不小的挑战。4 月 14 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第一期将为大家揭秘字节跳动基于 HPC 的大规模机器学习技术。字节跳动经过业务实践打磨的机器学习技术将首次亮相开发者社区,并由技术负责人项亮公开深度分享,与广大开发者互动。同时,承载...
AI 和机器学习:探索智能科技的未来 | 社区征文
# AI和机器学习的定义人工智能(Artificial Intelligence)是使计算机和机器模拟人类智能的科学与工程实践。它旨在构建智能代理——系统能够正确理解外部环境,并在那里采取行动,以最大程度地完成目标。AI技术的目标之一是通过创建具有人类智能特征的系统来解决复杂问题。而机器学习(Machine Learning)是AI的一个分支。它通过分析数据来教会计算机学习而不通过明确编程。通过例如聚类、分类和回归等算法从示例数据中学习模式和规则...
实例规格及定价
目前机器学习平台仅对计算资源收费,而实例是计算资源的基本单位,用户执行任务时选择某个资源组下某一规格的实例即可获取相应的 CPU、内存、GPU。具体的规格列表及定价如下。 实例规格列表 通用型实例,CPU : 内存 =... 单价(元/天) 单价(元/月) ml.g1ie.large 2 8 1 1 1 0.48 11.52 233.93 ml.g1ie.xlarge 4 16 2 2 2 0.96 23.04 467.86 ml.g1ie.2xlarge 8 32 3 3 2 1.92 46.08 935.71 ml.g1ie.4xlarge 16 64 5 4 3 3.83 91.92 ...
