模型训练

LLM 词汇表

落难Coder·2024-09-16 10:22

大模型训练数据库Common Crawl

CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据

WindyChanChan·2024-09-15 23:40

Spark MLlib模型训练—推荐算法 ALS(Alternative Least Squares)

不二人生·2024-09-14 08:25

【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程

【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。

ShuQiHere·2024-09-13 15:08

模型训练可提升60~80%

近期，我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试，本篇文章将分别围绕单卡，4卡，8卡RTX4090性能测试结果展开分享，以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR，这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计，4U双处理器（第三代英特尔®至强®），双根GPU系统，最多10个P

赋创小助手·2024-09-13 14:26

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量含基础模型

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练

机器不会学习CL·2024-09-12 23:18

使用Python和Jieba库进行中文情感分析：从文本预处理到模型训练的完整指南

使用Python和Jieba库进行中文情感分析：从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析（SentimentAnalysis）是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要分支，旨在从文本中识别出情绪、态度或意见等主观信息

快撑死的鱼·2024-09-11 21:27

第3篇：LangChain的架构总览与设计理念

文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3数据增强模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.

Gemini技术窝·2024-09-11 19:49

LLAMA Factory: 简洁高效的大语言模型训练平台

LLAMAFactory:简洁高效的大语言模型训练平台LLaMA-Factory易于使用的LLM微调框架（LLaMA,BLOOM,Mistral,百川，Qwen,ChatGLM）。

俞纬鉴Joshua·2024-09-11 08:57

gpt-2语言模型训练

一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容，针对性下载对应的数据集，我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理，然后把需要处理的数据丢给模型去训练，这个模型我是直接从GPT2的网站下载下来的依赖的必要文件截图如下：二、具体代码样例实现：importosimportpandasaspdfromtransformersimportGPT2Tokenizer,GPT2

谷隐凡二·2024-09-10 09:48

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。

大多_C·2024-09-09 14:55

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

pytorch实现单机多卡训练

pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练（数据并行）模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model

*Major*·2024-09-08 23:47

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

引言环境安装数据准备下载处理模型训练模型inference结果gemma-2-9bgemma-2-9b-it引言低头观落日，引手摘飞星。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

【DeepSpeed 教程翻译】三，在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译

文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.

just_sort·2024-09-08 17:39

【PyTorch】PyTorch中的方法torch.randperm()介绍

这个函数是非常有用的，尤其是在需要随机打乱数据或索引时，比如在训练机器学习模型时打乱数据顺序，以确保模型训练的泛化能力。参数n(int):输出张量的长度，即最大的数字为n-1。

读思辨·2024-09-07 05:22

【Python报错】成功解决ValueError: all input arrays must have the same shap

Python报错】成功解决ValueError:allinputarraysmusthavethesameshape在Python编程中，尤其是在使用NumPy、Pandas或进行机器学习、深度学习等数据处理和模型训练时

云天徽上·2024-09-06 15:55

Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means

SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法，广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。

不二人生·2024-09-06 04:14

Spark MLlib模型训练—聚类算法 Bisecting K-means

SparkMLlib模型训练—聚类算法BisectingK-means由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进，对初始中心点选取比较严格

不二人生·2024-09-06 04:14

深度学习速通系列:归一化和批量归一化

这样做的目的是减少不同特征之间的数值范围差异，使得模型训练更加稳定和高效。常见的归一化方法包括：最小-最大归一化（Min-MaxScaling

Ven%·2024-09-06 04:12

偏见的亮点：认知偏见如何增强推荐系统

尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。

量子位AI·2024-09-05 05:06

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

解决AutoDL远程服务器训练大模型的常见问题：CPU内存不足与 SSH 断开

问题1：内存消耗过高导致训练中断问题描述在深度学习大模型训练过程中，数据加载是一个消耗内存的重要环节。特别是在使用大规模数据集和多线程数据加载时，内存消耗可能会迅速增长，最终导致训练任务

微凉的衣柜·2024-09-04 17:26

开源语音转文本Speech-to-Text大模型实战之Wav2Vec篇

本文将详细介绍如何利用开源语音转文本大模型进行实战，从模型选择、环境搭建、模型训练到实际应用，带您一步步实现语音转文本功能。

码上飞扬·2024-09-04 16:49

基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的

一颗洋芋·2024-09-04 15:41

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

基于人工智能的文本情感分析系统

目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种自然语言处理技术，用于识别和提取文本中的情感信息。

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究

算力共享旨在通过分布式计算技术，将大规模计算任务分配给多个计算节点，以提高计算效率、降低资源成本并加速模型训练和推理过程。其次，

ZhangJiQun&MXP·2024-09-03 19:34

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。

LQS2020·2024-09-02 19:32

Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性

不二人生·2024-09-02 17:54

Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)

SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中，线性回归虽然常用，但在许多实际场景中，目标变量和特征之间的关系并非线性，这时广义线性回归

猫猫姐·2024-09-02 08:28

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营进阶 Task2-自适应学习率+分类

固定的学习率在训练初期可能过大，导致模型训练不稳定，而在后期可能过小，导致训练速度缓慢。为了克服这些问题，自适应学习率方法应运而生。这些方法

沙雕是沙雕是沙雕·2024-08-31 22:57

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练

机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

Python学习和面试中的常见问题及答案

这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。一、Python编程问题解释Python中的装饰器（Decorators）是什么？它们的作用是什么？

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果

创新优化代码学习·2024-08-31 04:23

大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧

本文将通过具体案例，带你走进深度学习训练的世界，一探究竟，并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集：大模型的训练需要海量的数据。

AI大模型_学习君·2024-08-30 19:25

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。

路人与大师·2024-08-30 16:06

Yolov8和杂草检测

环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8系列】（三）YOLOv8应用实践：从识别到分类再到分割的全方位视觉解决方案-CSDN博客【YOLOv8系列】（四）YOLOv8使用自己的数据集进行模型训练

Diros1g·2024-08-30 15:59

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

shangjg3·2024-08-30 12:10

大模型训练优化方法

写在前面在训练模型尤其是大模型的时候，如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。本文主要参考HF上的一篇文章：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one，以及笔者在实际训练中的一些经验，给出一些比较实用的方法。先看一个总览的表：方法加快训练速度优化显存利用率BatchsizechoiceYesYesGradie

少喝冰美式·2024-08-30 05:28

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI

CXDNW·2024-08-30 03:40

大模型训练和推理

文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行

李明朔·2024-08-30 01:27

spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书

在实际机器学习项目中，我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据，甚至不少错误数据，这些数据有时又称为脏数据或噪音，在模型训练前，务必对这些脏数据进行处理，否则，再好的模型，也只能脏数据进，脏数据出

weixin_39956182·2024-08-29 14:10

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

PyTorch，作为当前领先的深度学习框架之一，提供了torch.nn.DataParallel这一工具，使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理，从而显著加速模型训练。

2401_85762266·2024-08-29 05:45

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。

liuxin33445566·2024-08-29 03:59

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法

方世恩·2024-08-29 01:45

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