本文来自：JuiceFS官网博客 背景 海量且优质的数据集是一个好的 AI 模型的基石之一，如何存储、管理这些数据集，以及在模型训练时提升 I/O 效率一直都是 AI 平台工程师和算法科学家特别关注的事情...本文的关注点在于最底层的存储层，在保持上层组件不变的情况下，如何优化存储层的 I/O 效率。...另外在完整的端到端模型训练测试中，因为对象存储的训练效率太低，跑到指定模型精度所需时间过长，在生产环境中基本属于不可用状态。...总结及展望 本文介绍了在 AI 模型训练中如何充分利用 JuiceFS 的特性来为训练提速，相比直接从对象存储读取数据集，通过 JuiceFS 可以带来最多 7 倍的性能提升。...在多卡训练的场景上也能保持一定的线性加速比，为分布式训练奠定了基础。
ImageAI：自定义预测模型训练 ImageAI 提供4种不同的算法及模型来执行自定义预测模型训练，通过以下简单几个步骤即可实现自定义预测模型训练。...要进行自定义预测模型训练，您需要准备要用于训练的图像。...snake） 把每个对象的图像放在 train 文件夹下对应名称的子文件夹，这些图像是用于训练模型的图像，为了训练出精准度较高的模型，我建议每个对象收集大约500张以上图像。...把每个对象用于测试的图像放在 test 文件夹下对应名称的子文件夹，为了训练出精准度较高的模型，我建议每个对象用于测试的图像在100~200张。 用于训练模型时在这些图像中识别出要训练的对象。...此结果有助于了解可用于自定义图像预测的最佳模型。 完成自定义模型的训练后，可以使用CustomImagePrediction类对自定义模型执行图像预测。 [d4cu3p6p2p.png?
自定义模型 2. 学习流程 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....自定义模型 重载 call() 方法，pytorch 是重载 forward() 方法 import tensorflow as tf X = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0],...# 自定义多层感知机模型 class MLPmodel(tf.keras.Model): def __init__(self): super()....= self.dense1(x) x = self.dense2(x) output = tf.nn.softmax(x) return output 训练...learning_rate=learning_rate) num_batches = int(data_loader.num_train_data//batch_size * num_epochs) # 训练
以前面提到的Logistic回归为例，其中不同的Solver的计算速度有所不同。...超参数调优 在机器学习中，超参数是在训练开始之前设置的，不能通过训练进行更改。而其他普通参数，则不需要提前设定，是通过数据集，在模型训练过程中得到的，或者说，模型训练的过程就是得到普通参数的过程。...epoch；学习率等 由于超参数不能训练，选择合适的超参数，就是成为机器学习中的研究重点，它影响着模型的性能。...并行计算 另外一种提升模型训练速度的方法是使用 joblib 和 Ray 实现并行计算，并将训练进行分发。...默认情况下，Scikit-learn只用单核完成模型训练，但是，现在很多计算机都已经是多核了，比如我现在用的MacBook Pro具有4核。因此，在个人计算机上，就具备了提升模型训练速度的可能性。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x00 摘要 0x01 ZeRO-Offload 1.1 设计原则...分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) [源码分析] Facebook如何训练超大模型...接下来将讨论独特最优卸载策略的推导，该策略是专门为混合精度训练与Adam优化器设计的。...图中的边代表节点之间的数据流，边的权重是在任何给定的训练迭代期间流经它的总数据量（以字节为单位）。...因此，我们必须最小化CPU和GPU内存之间的通信量，以防止PCI-E带宽成为训练性能瓶颈。为此，我们必须首先确定模型状态卸载策略的理论最小通信量。 模型状态卸载策略的最小通信量为4M（M是模型大小）。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (4) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (4) 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 单精度、双精度和半精度浮点格式的区别...分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) [源码分析] Facebook如何训练超大模型...--- (2) [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x01 背景知识 1.1 单精度、双精度和半精度浮点格式的区别 我们从NVIDIA官博 What’s the Difference...如果采用FP16，则模型占用是FP32的一半，这样可以训练更大的模型，使用更大的batch size，通信量更少。 计算更快。FP16的加速优化可以加快训练和推理的计算。...因此，在相同的超参数下，使用半精度浮点（FP16）和单精度（FP32）浮点的混合精度训练就可以达到与使用纯单精度（FP32）训练相同的准确率，而且模型训练速度可以大大加速。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型--- (5) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型--- (5) 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 思路 2.1 学习建议 2.2...分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) [源码分析] Facebook如何训练超大模型...--- (2) [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(4) 0x01 背景 激活重新计算（Activation recomputation...本文会看看 FairScale 是如何对其进行进一步封装和改进。 0x02 思路 2.1 学习建议 在看思路之前，我们先来讲讲如何更好的分析一个开源框架或者说如何学习源码。...内存节省效果取决于模型和checkpoint wrapping如何进行分段。即，内存节省收益取决于层激活的内存占用情况。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 0x00 摘要 0x01 简介 1.1 FAIR & FSDP 1.2 大规模训练计算能力需求...例如，典型的数据并行培训要求在每个GPU上维护模型的冗余副本，而模型并行培训为在worker（GPU）之间移动激活引入了额外的通信成本。 相比之下，FSDP相对而言没有做任何权衡。...0x02 FSDP 如何工作 在标准DDP训练中，每个worker处理一个单独的批次，并使用all-reduce对worker之间的梯度进行汇总。...用户可能需要仔细调整激活检查点策略，以便在有限GPU内存空间内容纳一个大型模型。 0x04 内存管理 我们接下来看看FSDP如何管理内存。...支持，FSDP基本原理和如何使用我们已经介绍完毕，下一篇我们介绍其代码细节，看看究竟如何做到最大程度减少内存使用。
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 ZeRO 1.1.1 ZeRO...分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 0x01 回顾 1.1 ZeRO 我们首先回顾一下...深度模型训练之中，显存主要是被Model States 与 Activation 两部分所占用。...Model Parameter: 模型参数，即在训练过程中通过数据“学习”到的信息。...2.3.2 前向传播 这一部分的核心是：每个GPU之上进行前向传播，同时为后向传播建立控制关系，这样后向传播知道应该如何收集参数，如何释放参数。
通过我们的技术人员排查，原来是平台的token名称和用户的token名称重复了。 image.png 用户自己的系统也需要传输叫做token的参数，因为名称重复导致token被锁定。...针对该情况，我们在EasyCVR新版本中增加了可自定义token名的配置，用户可以在easycvr.ini中配置自定义的token名称，如下图： image.png 这样一来，就能避免因token名称重复而影响平台的正常使用...，用户也可以通过自定义配置做一下区分。...image.png EasyCVR平台自发布后，我们也一直在对其进行不断的优化更新与升级，聚焦用户及需求，致力于为用户提供优质的平台体验，以满足市场日益增长的视频服务需求。
前言 Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于YOLOv8姿态评估模型，实现在自定义数据集上，完成自定义姿态评估模型的训练与推理。...01 tiger-pose数据集 YOLOv8官方提供了一个自定义tiger-pose数据集（老虎姿态评估），总计数据有263张图像、其中210张作为训练集、53张作为验证集。...kpt_shape=12x2 表示有12个关键点，每个关键点是x,y 02 模型训练 跟训练YOLOv8对象检测模型类似，直接运行下面的命令行即可： yolo train model=yolov8n-pose.pt...data=tiger_pose_dataset.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=1 03 模型导出预测 训练完成以后模型预测推理测试 使用下面的命令行： yolo predict...model=tiger_pose_best.pt source=D:/123.jpg 导出模型为ONNX格式，使用下面命令行即可 yolo export model=tiger_pose_best.pt
本文使用Ultralytics的python API进行模型训练，适用于yolov8小白入门，大佬请忽略本文 笔者也是昨天开始学习的小白，如有错误希望多多指正 准备数据集 首先得准备好数据集，你的数据集至少包含...model to ONNX format 其中迷惑的是yolov8n.yaml、yolov8n.pt和coco128.yaml这几个文件，yolov8n.yaml是yolov8的配置，yolov8n.pt是预训练的模型...，coco128.yaml是coco数据集的配置参数 因此如果我们想要训练自己的模型的话，需要修改一下配置文件，首先到GitHub上下载yolov8n.yaml和coco128.yaml下来，这两个文件的位置有可能会变...人工智能实训\HW2\data\images\100318.jpg") # predict on an image plt.imshow(results[0].plot()) plt.show() 从预训练模型开始训练...官方推荐用预训练好的模型开始训练 首先下载一个官方预训练好的模型 我这里下载的是yolov8n 然后使用预训练模型训练我的数据集 from ultralytics import YOLO import
AI的崛起给我们带来了许多看似不可逾越的挑战，其中之一就是训练大规模深度学习模型。在这个过程中，有两个主要的瓶颈，一个是算力，另一个是数据。...在本文中，我们将探讨训练大模型究竟是算力难获得还是数据难获得的问题，并提供一些深入的例子来支持这一讨论。 算力的挑战 训练深度学习模型通常需要大量的算力，特别是在自动驾驶领域。...以自动驾驶中的目标检测为例，模型通常会使用卷积神经网络（CNN）来检测道路上的各种物体。这些CNN通常有数百万到数十亿个参数，训练它们需要大规模的数据和计算。...它们非常昂贵，许多组织和研究人员无法轻松获得足够的算力来进行训练。这是算力难获得的一方面。 数据的挑战 另一方面，数据也是训练自动驾驶大模型时的关键挑战。...自动驾驶系统需要大量的标记数据来训练模型，以便识别和理解道路上的各种情况。这些数据通常需要包括图像、视频和传感器数据，还需要进行标注，以指示模型每个时间步的正确输出。
在Azure上训练大型机器学习模型通常涉及以下关键步骤，尤其是针对深度学习模型和其他大数据量训练任务。...### 步骤 4: 编写和配置训练脚本 6. **编写训练脚本**： - 开发一个训练脚本，该脚本导入所需库，加载数据，定义模型结构，并实现训练循环。 7....**模型保存**： - 在训练脚本中添加逻辑，将训练好的模型保存到运行上下文中的临时位置。 11....**模型注册**： - 训练完成后，将模型从临时位置上传至工作区的模型注册表中，便于管理和部署。 ### 步骤 8: 模型评估与优化 12....**评估模型性能**： - 使用验证集评估模型，并在必要时调整模型架构和超参数，重新提交训练作业。 ### 步骤 9: 部署模型 13.
设置模型的输出嵌入层参数为需要计算梯度（即使冻结了其他参数，嵌入层可以被微调）。 将语言模型头（lm head）的计算强制提升为 FP32，以提高训练的数值稳定性。...函数分步骤解析： 识别模型的量化情况： 检查模型是否被加载为低比特格式（8 位或 4 位），以及是否采用了特定的量化方法（如 GPTQ、AQLM、EETQ 或 HQQ 等）。...作用: 将模型参数从通常的高精度（如 FP32 或 FP16）压缩为 4 位表示，显著降低显存使用。...trust_remote_code=True) tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token tokenizer.padding_side = "right" 总结 模型为量化模型...训练：需要prepare_model_for_kbit_training(model) 合并：加载基础模型进行合并qlora 推理：加载base模型然后加载qlora权重也可以加载合并之后的 模型为基础模型
哈喽，大家好，今天我将手把手教大家如何基于一个新的数据集BCCD(血细胞数据集)，训练一个YOLO v4目标检测与识别模型。 相信每一位同学只要按照我的教程一步一步操作，一定能够把这件事情做成。...； backup = backup/ # 存放训练过程中的模型】 ② 文件：BCCD.names，图-07 ?...开始基于新的数据集BCCD，训练属于自己的模型啦。 在命令行窗口，输入如下命令： ....模型开始训练中。。。如图-12所示: ? 基于我的GPU (10G) 训练大概 5 -- 6小时，训练结束后，输出模型: 如图-13所示: ?...至此，我们已经完成了所有训练阶段的工作，那么，接下来就测试一下最终的模型性能。 12. 测试模型性能 ① 计算mAP@IoU=50，我们在命令行输入命令: .
结构化多因子风险模型首先对收益率进行简单的线性分解，分解方程中包含四个组成部分：股票收益率、因子暴露、因子收益率和特质因子收益率。...组合权重优化 组合权重优化在多因子模型中起到了至关重要的作用。组合权重优化的目的在于将组合的风险特征完全定量化，使得投资经理可以清楚的了解组合的收益来源和风险暴露。...，引入了风险厌恶系数，具体权重优化表达为： 3）最大化组合信息比率 最大化组合信息比率为目标函数以预期收益与预期组合风险的比值作为目标函数，具体权重优化表达为： 上述三种优化目标函数中，第一种方法和第三种方法完全依赖风险模型给定的数据结果进行计算...本文复现第二种组合优化方法，暂定假设交易成本TC(w)为0。示意图如下： 研究结果 本文重点是如何得到组合的权重，因此没有讲解因子分析、因子验证、策略构建部分。一旦组合权重完成，策略构建也基本完成。...最后贴出源码和策略克隆链接：基于Barra多因子模型的组合权重优化 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
介绍 本教程可帮助您自定义主机上的服务器名称。通常，出于安全考虑，各公司会修改服务器名称。自定义nginx服务器的名称需要修改源代码。
Attention 一、Transformer模型算力评估 在介绍优化技术之前，首先介绍一下如何评估大模型的算力。...EleutherAI团队近期发布一篇博客来介绍如何估计一个大模型的算力成本，公式如下： C=\tau T\approx 6PD 其中： C 表示Transformer需要的计算量，单位是FLOP；...P 表示Transformer模型包含的参数量； D 表示训练数据规模，以Token数量为单位； \tau 表示吞吐量，单位为FLOP T 表示训练时间； 该公式的原理如下： C=C_{\text...基于ZeRO在训练过程中的原理，有博主分享比较精妙的图，来源于[多图，秒懂]如何训练一个“万亿大模型”？[2]。...然而矩阵 W\in\mathbb{R}^{d\times d} 的训练参数量为 d\times d 。
Jason Brownlee 2017年3月17日 我们用于对新数据进行预测的机器学习模型称为最终模型。 在应用机器学习时，如何训练出一个最终模型这可能是大家的一个疑惑。...初学者通常会问以下问题： 如何用交叉验证进行预测？ 根据交叉验证应该选择哪种模型？ 在训练数据集上要建立模型吗？ 这个帖子会消除大家的疑惑。...让我们来进一步学习 当我们评估一个算法时，我们实际上是评估整个算法的所有步骤，包括训练数据如何准备（如按比例放缩），算法的选择（例如KNN）以及如何配置所选择的算法(例如k= 3）。...换一种说法： 如果您在所有可用数据上训练模型，那么您如何知道该模型的表现呢？ 您已经使用重抽样方法回答了这个问题。...如果您使用k-fold交叉验证，您将会估算出模型在平均水平上如何“错误”（或相反地，如何“正确”），以及该错误或正确性的预期扩散程度。 这就是为什么您精心设计的测试工具在机器学习中是极其重要的。
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