大规模训练第13页

在 Python 中生成一个简单的类 GPT 软件?

本文将详细介绍实现这一目标的具体步骤，涵盖环境搭建、数据准备、模型选择、训练与推理等多个方面。二、环境搭建2.1安装Python首先要确保系统中安装了Python。建议使用Python3.7及以上版本

一只小灿灿·2025-02-06 10:37

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

国家超算平台上线DeepSeek - R1系列模型：开启AI新征程

它用了强化学习训练，推理的时候会反复思考验证，思维链能有好几万字长。在数学、代码编写和复杂逻辑推理这些方面，表现相当厉害

CodeJourney.·2025-02-06 08:25

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

大参数大规模。参数就是脑细胞，脑细胞越多通常这个人越聪明，参数越多的LM通常越智能。分类语言大模型：Ch

程序员辣条·2025-02-06 08:53

1. 初识spark

内存处理数据最大的优势就是方便，快捷，可以很快得到结果，但是内存总是有瓶颈的，不管你运行代码的机器有多大的内存，总是有更大规模的数据需要处理，而且随着单个机器内存扩容，硬件成本会指数级上升。

wlyang666·2025-02-06 08:20

从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南

它支持复杂的查询优化和并发控制，能够更高效地处理大规模数据。与MySQL相比，PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表

m0_74823878·2025-02-06 07:17

使用python实现Hadoop中MapReduce

一、三大组件的简介（1）HDFS（HadoopDistributedFileSystem）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它是将大规模数据分散存储在多个节点上的基础。

qq_44801116·2025-02-06 06:10

微软开源用于大规模查找并修复漏洞的开发者工具 Project OneFuzz 框架

编译：奇安信代码卫士团队近日，微软发布公告宣布开源用于大规模查找并修复漏洞的自动化工具OneFuzz框架。如下为全文：微软致力于和社区以及客户一起持续改进并调整平台和产品，抵御多变复杂的威胁局势。

奇安信代码卫士·2025-02-06 05:00

AWS无服务器应用程序开发—第七章邮件服务发布订阅（Amazon SES）

主要功能：发送邮件：支持批量发送电子邮件，适用于营销和大规模通知。接收邮件：通过将接收到的电子邮件存储在AmazonS3、调用AWSLambda函数等方式处理。高可靠性：依托AWS的基础设施，

yunquantong·2025-02-06 04:49

微信该服务器已饱满,微信故障背后：用户91pron过亿后的小故障有大影响

摘要：服务器技术网nifengsoft微信故障背后：用户91pron过亿后的小故障有大影响今天(22日)早晨7点起，微信发生了大规模的故障，服务器无法连接、朋友圈无法更新、消息无法发送等状况出现。

Maggie H·2025-02-06 04:48

运维自动化工具集：构建高效运维体系的密钥

传统的运维模式依赖于人工操作，不仅效率低下，而且难以应对大规模、高复杂度的IT环境。因此，运维自动化成为提升运维效率、保障业务连续性的关键。

我的运维人生·2025-02-06 03:44

使用vLLM部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的详细指南

使用vLLM部署Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的详细指南引言环境搭建安装vLLM安装依赖库下载模型启动vLLM服务器总结参考引言近年来，随着大规模语言模型（LLM）的快速发展，如何高效地进行模型推理成为了一个热门话题

engchina·2025-02-06 03:40

前端大模型入门：编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析

本文介绍了大规模语言模型（LLM）中的两个核心概念：Tokenizer和Embedding。

大模型玩家·2025-02-06 03:38

大模型的底层逻辑及Transformer架构

一、大模型的底层逻辑1.数据驱动大模型依赖海量的数据进行训练，数据的质量和数量直接影响模型的性能。通过大量的数据，模型能够学习到丰富的模式和规律，从而更好地处理各种任务。

搏博·2025-02-06 02:04

【深度学习】权重衰减

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

智能运维分析决策系统：赋能数字化转型的新引擎

传统的运维模式往往依赖于人工经验，难以应对大规模、复杂多变的IT环境。

我的运维人生·2025-02-06 02:30

java调用ONNX模型

一、导出一个onnx模型这里训练了一个简单的线性回归模型通过SerializeToString完成导出。

jason.zeng@1502207·2025-02-06 01:30

AIGC从入门到实战：基于大模型的人工智能应用的涌现和爆发

1.2大模型：AIGC的基石AIGC的核心驱动力在于大规模预训练模型（简称“大模型”）。这些模型拥

AI天才研究院·2025-02-06 01:00

大规模语言模型从理论到实践 DeepSpeed实践

大规模语言模型从理论到实践DeepSpeed实践文章目录大规模语言模型从理论到实践DeepSpeed实践1.背景介绍1.1大规模语言模型的兴起1.2训练和部署LLM的挑战1.3DeepSpeed：赋能LLM

AI天才研究院·2025-02-06 01:59

物联网架构之Hadoop

hadoop体系结构Hadoop是一个开源的分布式计算平台，主要用于存储和处理大规模数据集。

moluxiangfenglo·2025-02-06 01:54

预防和应对DDoS的方法

换种通俗的说法，可以将其想象成高速公路上的一次突然的大规模交通堵塞，阻止了正常的通勤者（即您的网站访问者）到达目的地。在这篇文章中，我们将介绍一些基本的如何阻止DDoS的方法，并防止其未来再次发生。

Web极客码·2025-02-06 00:47

【Mamba之模型训练系列（四）】将 mamba 扩展到多模态大型语言模型，实现高效推理

将mamba扩展到多模态大型语言模型，实现高效推理背景知识与研究动机Cobra模型设计视觉编码器DINOv2SigLIP投影器Mamba语言模型主干训练策略训练数据训练阶段预训练阶段多模态指令调整阶段微调策略训练细节训练策略的关键结论实验验证实验设置性能比较推理速度消融研究关键结论参考文献这篇文章介绍了一个名为

愷创作者·2025-02-06 00:45

一、TensorFlow的建模流程

划分数据集：训练集、验证集、测试集。转换为Dataset对象：利用tf.data优化数据流水线。

李建军·2025-02-05 23:10

【专题】DeepSeek技术颠覆or创新共赢，开启Al算法变革元年报告汇总PDF洞察（附原数据表）

海量数据不仅为模型训练提供了坚实基础，更驱动着AIAgent在各领域的创新应用。与此同时，国产大模型在近期密集涌现，数量已颇具规模且广泛渗透到多个垂直行业，展现出强

·2025-02-05 22:18

Python-机器学习（二）-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解

fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierk=5#对模型训练clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)clf.fit

2401_84009679·2025-02-05 22:00

DeepSeek: 深度搜索与深度挖掘技术的前景与应用

DeepSeek是一个相对较新的术语，可能指的是一种深度搜索或深度挖掘技术，通常涉及到在大规模数据集中高效定位和提取有价值的信息。

·2025-02-05 21:12

什么是大模型框架？常用的大模型框架盘点对比

什么是大模型框架大模型框架是指用于训练、推理和部署大型语言模型（LLMs）的软件工具和库。

AI产品经理·2025-02-05 21:25

分布式计算在现代科技中的应用与发展趋势

其特点在于高度的可扩展性和容错性，使得对于大规模数据处理和计算需求有了更为灵活和高效的解决方案。

智能计算研究中心·2025-02-05 20:48

DeepSeek R1技术报告关键解析(5/10)：知识蒸馏：如何让小模型也能具备强推理能力？

在DeepSeek-R1训练过程中，研究人员通过知识蒸馏，让较小的模型也能具备较强的

董董灿是个攻城狮·2025-02-05 19:43

学霸带你游戏化增强学习动力奖励与挑战助力成长

无论是语言、编程还是技能训练，游戏化都能提供全新的解决方案。游戏化吸引学习者注意力游戏的奖励机制、即时反馈和目标导向能迅速抓住学习者的注意力。

Snow Hide（雪诺海德）·2025-02-05 18:10

Mysql锁机制

主要用于全库备份、大规模数据迁移等场景。全局锁会阻塞所有其他并发操作，影响数据库的并发性能‌行锁‌：行锁是针对单个数据行进行的锁定，主要用于InnoDB存储引擎。

LiuYuHani·2025-02-05 18:39

目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍

在该挑战中，这是一个监督学习的问题，训练集以带标签的图片的形式给出。介绍PascalVOC数据集：C

AI研习图书馆·2025-02-05 17:01

Vue.js组件开发研究

一、Vue.js组件概述组件是Vue.js最强大的功能之一，官方定义其为“组件系统是Vue生态系统的基石，组件化是开发大规模应用时的主要架构方式”。

2501_90255623·2025-02-05 16:25

人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例

机器学习的基本原理机器学习的基本原理是通过构建数学模型，使用大量的数据进行训练，使得模型能够智能地预测和决策。在机器学习中，常用的模型包括线性回归、逻辑回

苹果酱0567·2025-02-05 16:23

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络本文主要介绍如何在昇腾上使用pytorch对推荐系统中经典的网络模型WideDeep网络进行训练的实战讲解，使用数据集是criteo，主要内容分为以下几个模块

·2025-02-05 14:00

PyTorch中的 torch.nn.GRU

与传统的RNN相比，GRU引入了门控机制，旨在解决长序列训练中的梯度消失问题，并提高了训练效率和性能。在PyTorch中，torch.nn.GRU是一个非常方便的模块，用于构建和训练GRU网络。

彬彬侠·2025-02-05 12:53

深度探索：机器学习中的粒子群优化算法（PBMT）原理及应用

目录一、引言与背景二、定理三、算法原理四、算法实现五、优缺点分析优点：缺点：六、案例应用七、对比与其他算法八、结论与展望一、引言与背景随着机器学习技术的迅速发展，优化算法在模型训练、特征选择、参数调优等多个环节扮演着至关重要的角色

生瓜蛋子·2025-02-05 12:22

基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5

2025年数学建模美赛·2025-02-05 12:20

DeepSeek-R1 低成本训练的根本原因是？

然而，高性能的背后往往是高昂的训练成本，动辄数百万美元的投入让许多企业和研究机构望而却步。近期，国产大模型DeepSeek-R1的横空出世，以其卓越的性能和极具竞争力的成本，打破了这一固有认知。

明哲AI·2025-02-05 11:10

关于大模型 AGI 应知应会＿生在AI发展的时代

一、大模型的核心概念与特点（一）什么是大模型大模型（LargeLanguageModels，LLMs）是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数

森焱森·2025-02-05 10:38

【知识图谱增强】大模型应用架构：融合智能与数据的新纪元！

ChatGPT的外部搜索能力，使其不仅限于预训练的数据，而是可以实时访问和检索互联网的最新信息。这就是典型的知识增强大模型应用，通过外部知识的增强能够扩展大模型的能力，让其

大模型入门教程·2025-02-05 10:36

如何利用DeepSeek打造医疗领域专属AI助手？从微调到部署全流程解析

本文将手把手带您实现医疗垂直领域大模型的定制化训练，以DeepSeek-R1为基座，打造专业可靠的医疗AI助手。

明哲AI·2025-02-05 10:05

国内首个！百度成功点亮昆仑芯三代万卡集群，将于近日点亮3万卡集群

而24年9月升级的百度百舸AI异构计算平台4.0，围绕落地大模型全旅程的算力需求，在集群创建、开发实验、模型训练、模型推理四大方面，能为企业提供“多、快、稳、省”的AI基础设施，在万卡集群的建设中发挥了至关

·2025-02-05 09:50

医疗方向的可视化大屏，十分契合医疗行业数据量大的特点

从患者的个人基本信息、过往病史、各项检查检验报告，到医疗机构日常运营产生的物资管理数据、设备运行数据，再到大规模医疗研究中的海量样本数据，这些数据的规模和复杂性不断增加。

大象数据工场·2025-02-05 08:23

大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）

文章目录大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）1.引言2.TensorFlow分布式训练基础概念3.TensorFlow中LLM分布式训练的关键技术及应用4.利用

North_D·2025-02-05 08:20

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

GPU 进阶笔记（二）：华为昇腾 910B GPU

1术语1.1与NVIDIA术语对应关系1.2缩写2产品与机器2.1GPU产品2.2训练机器底座CPU功耗操作系统2.3性能3实探：鲲鹏底座8*910BGPU主机3.1CPU3.2网卡和网络3.3GPU信息

hao_wujing·2025-02-05 04:22

【2024第一期CANN训练营】Ascend C算子开发基础篇

AscendC是面向算子开发场景的编程语言，它原生支持C和C++标准规范，并提供了多层接口抽象、自动并行计算等关键技术，以提高算子开发效率。AscendC的特点C/C++原语编程编程模型屏蔽硬件差异类库API封装，兼顾易用与高效孪生调试，可在CPU侧模拟NPU侧的行为开发基本流程环境准备使用AscendC完成Add算子核函数开发；使用ICPU_RUN_KFCPU调测宏完成算子核函数CPU侧运行验证

小超编程·2025-02-05 03:45

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

其中，2017年Google发布的“AttentionIsAllYouNeed”论文奠定了神经网络架构的重要基础，推动了大规模语言模型（LLM）的突破。

·2025-02-05 02:16

心法利器[128] | 2024年算法小结-个人成长-打开思路-生日

往期回顾心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125]|24年算法思考-RAG技术论文和实践小

机智的叉烧·2025-02-05 01:07

推荐频道

大规模训练