为了降低成本，来自以色列的科学家们结合已有的技术对BERT做了多方面优化，只需24小时、8个12GB内存的云GPU，一次几百美元就能在加快训练过程的同时，还能保证准确性几乎不损失。...24小时、8个云GPU（12GB内存）、$300-400 为了模拟一般初创公司和学术研究团队的预算，研究人员们首先就将训练时间限制为24小时，硬件限制为8个英伟达Titan-V GPU，每个内存为12GB...五点优化：将训练时间缩短了1/3 首先分别进行了以下五点优化： 数据：由于研究人员的重点是句子分类，他们便将整个预训练过程的序列长度限制为128个标记。并使用单序列训练。...为了减少在验证集上计算性能所花费的时间，只保留0.5%的数据（80MB），并且每30分钟计算一次验证损失（validation loss）。...4、总天数(days)：学习率调度器衰减回0所需的总天数。分别设置为1、3、9。 依据以上的超参数配置，最终筛选出的能够在24小时之内完成训练的配置参数。 下表是按MLM损耗计算的最佳配置。
GBDT 和 决策森林 的区别？ 如何判断函数凸或非凸？ 解释对偶的概念。 如何进行特征选择？ 为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合？ 介绍卷积神经网络，和 DBN 有什么区别？...采用 EM 算法求解的模型有哪些，为什么不用牛顿法或梯度下降法？ 用 EM 算法推导解释 Kmeans。 用过哪些聚类算法，解释密度聚类算法。 聚类算法中的距离度量有哪些？ 如何进行实体识别？...深度学习在推荐系统上可能有怎样的发挥？ 路段平均车速反映了路况，在道路上布控采集车辆速度，如何对路况做出合理估计？采集数据中的异常值如何处理？ 如何根据语料计算两个词词义的相似度？...基础知识 对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 从面试官的角度多问自己一些问题...，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 从面试官的角度多问自己一些问题，通过查找资料总结出全面的解答
以下首先介绍面试中遇到的一些真实问题，然后谈一谈答题和面试准备上的建议。 面试问题 你在研究/项目/实习经历中主要用过哪些机器学习/数据挖掘的算法？ 你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些？...GBDT 和 决策森林 的区别？ 如何判断函数凸或非凸？ 解释对偶的概念。 如何进行特征选择？ 为什么会产生过拟合，有哪些方法可以预防或克服过拟合？ 介绍卷积神经网络，和 DBN 有什么区别？...深度学习在推荐系统上可能有怎样的发挥？ 路段平均车速反映了路况，在道路上布控采集车辆速度，如何对路况做出合理估计？采集数据中的异常值如何处理？ 如何根据语料计算两个词词义的相似度？...基础知识 对知识进行结构化整理，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 从面试官的角度多问自己一些问题...，比如撰写自己的 cheet sheet，我觉得面试是在有限时间内向面试官输出自己知识的过程，如果仅仅是在面试现场才开始调动知识、组织表达，总还是不如系统的梳理准备； 从面试官的角度多问自己一些问题，通过查找资料总结出全面的解答
我在腾讯云的mongodb数据库，总是被自动清空，是怎么回事？并且我通过宝塔设置mongodb数据库的密码之后，总是不起作用，如何解决？...这个问题让我很头疼，因为我找不到问题所在，这是一个线上环境，数据总是被莫名其妙的清空，这给我造成了很大的损失。我找宝塔的客户，客服也不理财我，愁死我了！
早先写了一篇关于yolov3训练自己数据集的博文Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集 其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合，同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中，想着的是可以帮助到大家...很荣幸这一篇博客收到了，大家的认可。最近一段时间有很多的学长、学姐、学弟、学妹询问其中出现的问题。可是问的都是我没有遇到过的，很尴尬 今天我花了一下午的时间，解决了这几个问题，接下来进行分享。...例如，使用labelImg标注的为face,那么你在编写时就应该在voc_label.py下写classes = "face" 问题3：可视化，记得有一个学姐问我，咋不可以可视化，我当时忘了，导致她花了很长时间去解决这个...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 问题4 windows环境下路径问题 问题描述：有些小伙伴在按照笔者的步骤进行自定义数据集训练时，出现了如下的报错信息： [在这里插入图片描述] 问题的原因...：由于笔者是在linux环境下进行的实验，所以没有出现这种情况。
前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...使用方式 使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：...(上述两个图为训练早期和中期的展示，并没有完全训练完毕)关于为什么会这样的情况，有可能是因为训练中期所有的激活值更新幅度不是很明显(一般来说，权重值和激活值更新幅度在训练前期比较大)，在不同GPU转化之间会损失一部分精度...注意点 多GPU固然可以提升我们训练的速度，但弊端还有有一些的，有几个我们需要注意的点： 多个GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现中断的情况 选取与GPU数量相适配的数据集，多显卡对于比较小的数据集来说反而不如单个显卡训练的效果好
Nvidia 是 GPU 市场的领导者，其生产的 GPU 被 AI 聊天机器人 ChatGPT 等应用程序和 Facebook 母公司 Meta 等主要科技公司使用。...英特尔计划今年推出一款新的人工智能芯片，Meta 希望在其数据中心使用自己的定制芯片，谷歌开发了可用于训练人工智能模型的 Cloud Tensor Processing Units。...为什么这些 GPU 是 AI 所必需的？ GPU最初用于视频游戏中的计算机图形渲染，后来人们发现图形所需的计算类型实际上与人工智能所需的计算非常兼容。...人工智能芯片（GPU）可以进行并行处理，这意味着它们可以同时处理大量数据和大量计算。 事实上，这意味着人工智能算法现在有能力对大量图片进行训练，以弄清楚如何检测猫的图像是否是猫的图像。...在语言方面，GPU 帮助 AI 算法对大量文本进行训练。 然后，这些算法可以反过来生成类似于猫的图像或模仿人类的语言，以及其他功能。 英伟达的股价为什么会上涨？
为什么要推出星脉网络 今年以来，以大模型为代表的AIGC技术，在全球范围内引发新一轮智能化浪潮，被视为是重塑人类未来的新技术。...根据测算，和传统以太网相比，星脉网络能提升40%的GPU利用率，节省30%~60%的模型训练成本，为AI大模型带来10倍通信性能提升。...采用自研算力网络交换机，并针对AI大模型并行训练流量特征，创新性地设计了具有流量亲和性、突破标准数据中心网络集群规模的多轨道架构，支持业界最大的3.2T GPU服务器接入带宽，单训练任务支持10万卡集群组网...自研的TiTa网络协议，采用先进的拥塞控制和管理技术，能够实时监测并调整网络拥塞，满足大量服务器节点之间的通信需求，确保数据交换流畅、延时低，使集群通信效率达90%以上，超过传统以太网在AI场景下60%...结合动态调度机制合理分配通信通道，可以避免因网络问题导致的训练中断等问题，让通信时延降低40%。
桌面、服务器级别的 GPU，长期以来仅有三家厂商: 英伟达：GPU 的王者。主要研发力量在美国和印度。 AMD/ATI：ATI 于 2006 年被 AMD 收购。渲染稍逊英伟达，计算的差距更大。...如同经常发生的，这些事有成功有失败: Intel 很快就放弃了它的独立显卡，直到 2018 才终于明白过来自己到底放弃了什么，开始决心生产独立显卡；AMD 整合 ATI 不太成功，整个公司差点被拖死，危急时公司股票跌到不足...而且它是近乎无状态的。 试考虑 NVMe 设备，它的资源也很容易 partition，但是它有存储数据，因此在实现 SR-IOV 方面，就会有更多的顾虑。...回到 GPU 虚拟化：为什么 2007 年就出现 SR-IOV 规范、直到 2015 业界才出现第一个「表面上的」SRIOV-capable GPU【1】？...但是，为什么 MPS 会画蛇添足地引入 CUDA Context Merging 呢？真的是因为这样会带来些许性能上的收益吗？我是持怀疑态度的。
本文内容主要包括： 数据处理和异步数据读取 网络结构设计及背后思想 损失函数介绍及使用方式 模型优化算法介绍和选择 分布式训练方法及实践 模型训练调试与优化 训练中断后恢复训练 涵盖了深度学习的数据处理...loss值较大，训练过程中loss波动明显。 所以，这里引出一个疑问？为什么分类任务用均方误差为何不合适？...同时，在接近最优解时，过大的学习率会导致参数在最优解附近震荡，导致损失难以收敛。 ?...数据并行的方式与众人拾柴火焰高的道理类似，如果把训练数据比喻为砖头，把一个设备（GPU）比喻为一个人，那单GPU训练就是一个人在搬砖，多GPU训练就是多个人同时搬砖，每次搬砖的数量倍数增加，效率呈倍数提升...第七节：恢复训练 此前已经介绍了将训练好的模型保存到磁盘文件的方法。应用程序可以随时加载模型，完成预测任务。但是在日常训练工作中我们会遇到一些突发情况，导致训练过程主动或被动的中断。
最近，有相当多的人想知道如何选择机器学习的GPU。以现状来说，深度学习的成功依赖于拥有合适的硬件。当我在构建我的个人深度学习盒时，我查看了市场上所有的GPU。...在本文中，我将分享关于选择合适的图形处理器的见解。 为什么深度学习需要GPU？ 哪个GPU规格很重要，为什么？ 在选择GPU时要注意什么？ GPU的性价比； 关于预算的建议。...分布式训练库提供几乎全部的线性加速卡的数量。例如，使用2个GPU可以使训练速度提高1.8倍。 PCIe通道（更新）：使用多个视频卡的警告是你需要能够提供数据。...CPU:数据必须被CPU(如jpeg)解码。幸运的是，任何中等的现代处理器都能做得很好。 主板:数据通过主板到达GPU。对于单视频卡，几乎所有的芯片组都可以工作。...RAM:建议每1G的显卡RAM有2G的内存。在某些情况下有更多的帮助，比如在内存中保存整个数据集时。 电源:它应该为CPU和GPU提供足够的能量，外加100瓦额外的能量。
复杂的条件和分支，还有任务之间的同步协调，会带来大量的分支跳转和中断处理工作。它需要更大的缓存，保存各种任务状态，以降低任务切换时的时延。它也需要更复杂的控制器，进行逻辑控制和调度。...图形是由海量像素点组成的，属于类型高度统一、相互无依赖的大规模数据。 所以，GPU的任务，是在最短的时间里，完成大量同质化数据的并行运算。所谓调度和协调的“杂活”，反而很少。...在训练环节，通过投喂大量的数据，训练出一个复杂的神经网络模型。在推理环节，利用训练好的模型，使用大量数据推理出各种结论。...GPU凭借自身强悍的并行计算能力以及内存带宽，可以很好地应对训练和推理任务，已经成为业界在深度学习领域的首选解决方案。 目前，大部分企业的AI训练，采用的是英伟达的GPU集群。...将GPU应用于图形之外的计算，最早源于2003年。 那一年，GPGPU（General Purpose computing on GPU，基于GPU的通用计算）的概念首次被提出。
h、我的图片是xxx*xxx的分辨率的，可以用吗？ i、我想进行数据增强！怎么增强？ j、多GPU训练。 k、能不能训练灰度图？ l、断点续练问题。 m、我要训练其它的数据集，预训练权重能不能用？...h、我的图片是xxx*xxx的分辨率的，可以用吗？ i、我想进行数据增强！怎么增强？ j、多GPU训练。 k、能不能训练灰度图？ l、断点续练问题。 m、我要训练其它的数据集，预训练权重能不能用？...问：up主，我好像没有在用gpu进行训练啊，怎么看是不是用了GPU进行训练？ 答：查看是否使用GPU进行训练一般使用NVIDIA在命令行的查看命令。...同时这也是迁移学习的思想，因为神经网络主干特征提取部分所提取到的特征是通用的，我们冻结起来训练可以加快训练效率，也可以防止权值被破坏。 在冻结阶段，模型的主干被冻结了，特征提取网络不发生改变。...同时这也是迁移学习的思想，因为神经网络主干特征提取部分所提取到的特征是通用的，我们冻结起来训练可以加快训练效率，也可以防止权值被破坏。 在冻结阶段，模型的主干被冻结了，特征提取网络不发生改变。
模型使用 90% 的数据（经过混洗）训练 4 epoch，另外 10% 的留存数据用于模型评估。...还有意外的情况——在 Paperspace 低端实例（P6000）上运行我的 Docker 时出现了一个错误。...在我调查这个成本问题时，我也在 GitHub 上看到了其它一些对此的博客和问题讨论。 ? 图 2：使用 Keras 在多 GPU 和单个 GPU（这些机器的其它方面完全一样）上训练所用的训练时间。...模型准确度 对于健全性测试（sanity testing），我们在训练结束时检测了最终的模型准确度。...在 preemptive/spot 实例上运行任务需要额外的代码才能很好地处理实例的中断和重启（检查点/将数据存储到永久磁盘等）。
每次被BigGAN史上最强”的效果吸引，想要用其他数据集训练一番，脑海深处都会响起这样一个声音。 就仿佛DeepMind团队训练BigGAN用的512个TPU，齐刷刷发出不怀好意的嘲笑。 ?...如果你想用自己的数据来训练BigGAN，可以选择从头开始训练，也可以在ImageNet预训练模型的基础上微调。无论如何，只需4-8个GPU。...默认情况下，所有内容都保存到权重/示例/日志/数据文件夹中，repo被假定到与它们在同一个文件夹里了。...SA-GAN是假设用4个TitanX训练时的脚本，是在批大小为128时加2个梯度累加的情况下进行的。 用自己的数据微调预训练模型 ?...然而我只有一块1080ti…… 在Colab里哭。（量子位注：就是蹭免费GPU的Colab啦） 也有人真诚提问： 我有一块2080ti，你估计半个星期能训练到收敛吗？还是需要几周？
所以我们的 checkpoint 里面需要保存模型的数据，优化器的数据，还有迭代到了第几次。 ? 下面通过人民币二分类的实验，模拟一个训练过程中的意外中断和恢复，看看怎么使用这个断点续训练： ?...所以在模型的训练过程当中， 以一定的间隔去保存我们的模型，保存断点，在断点里面不仅要保存模型的参数，还要保存优化器的参数。这样才可以在意外中断之后恢复训练。 3....所以，当我们某个任务的数据比较少的时候，没法训练一个好的模型时， 就可以采用迁移学习的思路，把类似任务训练好的模型给迁移过来，由于这种模型已经在原来的任务上训练的差不多了，迁移到新任务上之后，只需要微调一些参数...下面看一下 Module 的 to 函数： ? 如果模型在 GPU 上， 那么数据也必须在 GPU 上才能正常运行。也就是说数据和模型必须在相同的设备上。...：AttributeError: 'DataParallel' object has no attribute 'linear'可能的原因：并行运算时，模型被 dataparallel 包装，所有 module
文章发布后，有读者在后台提出来两个问题： 我没有外币信用卡，免费时长用完后，无法续费。请问有没有类似的国内服务？ 我想使用自己的数据集进行训练，该怎么做？ 第一个问题，有读者替我解答了。...在上传下载较大规模数据的时候，优势比较明显。与之相比，FloydHub 上传500MB左右数据的时候，发生了两次中断。 第三是文档全部用中文撰写，答疑也用中文进行。对英语不好的同学，更友好。...例如可以在微信小程序里面随时查看运行结果，以及查询剩余时长信息。 解决了第一个问题后，我用 Russell Cloud 为你演示，如何上传你自己的数据集，并且进行深度学习训练。...下载下来并解压后，你就可以享受云端 GPU 的劳动果实了。 你可以用 history 保存的内容绘图，或者进一步载入训练好的模型，对新的数据做分类。...通过一个实际的深度学习模型训练过程，我为你展示了如何把自己的数据集上传到云环境，并且在训练过程中挂载和调用它。
但在本16ms期间，CPU和GPU却并未及时去绘制第2帧数据（注意前面的空白区），而是在本周期快结束时，CPU/GPU才去处理第2帧数据。...由于CPU/GPU只在收到VSYNC时才开始数据处理，故它们的FPS被拉低到与Display的FPS相同。...图3 CPU/GPU FPS较小的情况 由图3可知： 在第二个16ms时间段，Display本应显示B帧，但却因为GPU还在处理B帧，导致A帧被重复显示。...同理，在第二个16ms时间段内，CPU无所事事，因为A Buffer被Display在使用。B Buffer被GPU在使用。注意，一旦过了VSYNC时间点，CPU就不能被触发以处理绘制工作了。...第一次看到这个词时，我很激动。一个小小的命名真的反应出了设计者除coding之外的广博的视界。试想，如果不是对舞蹈有相当了解或喜爱，一般人很难想到用这个词来描述它。
小六有些不好意思的说到：“实不相瞒，在跳槽到这里来之前，我在另外一家CPU工厂上班，那里的主板上就有个GPU。...，不好，我们被巡逻的给发现了！但好像他并没有认出我们的身份，把我们当成这里的员工了。...“今天有点背，程序员下班前留了一个深度学习的神经网络训练任务给我们，今儿晚上大家肯定没法休息了，搞不好得通宵”，小哥一边忙着操作计算电路进行数据计算，一边对我们说到。...，我赶紧上前问到。 小哥不以为然，“这可不是浪费，在咱们GPU工厂的车间里，每个车间都配置了很多个计算单元，我可以操作它们同时进行批量的数据计算，提升速度” “批量计算？还能同时？”，小六问到。...我们，哦不，是他们CPU只是批量操作数据，GPU这里是批量执行计算，真是妙啊！” “Q哥，听起来不错啊，为什么咱们CPU不能这样搞呢？”，小六悄悄问我。
在这 163 个开源模型中，有 93% 的模型可以被 torch.compile 正常编译，并且编译后模型在 NVIDIA A100 GPU 上的训练运行速度提高了 43%。...注意事项：在桌面级 GPU（如 NVIDIA 3090）上，我们测得的速度比在服务器级 GPU（如 A100）上要低。...Sylvain Gugger， HuggingFace transformers 的主要维护者： "只需添加一行代码，PyTorch 2.0 就能在训练 Transformers 模型时实现 1.5 倍到...调试问题 通常来说，编译模式是不透明的并且难以调试，所以您可能经常会有这样的问题： 为什么我的程序在编译模式下崩溃？ 编译模式和 eager 模式下的精度是否能对齐？ 为什么我没有体验到加速？...图中断通常会阻碍编译器加速代码，减少图中断的数量可能会加速您的代码（达到收益递减的某个限制）。 您可以在 PyTorch 的故障排除指南中了解这些以及更多内容。
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