很长一段时间以来,我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型,其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU,配备 12GB 内存,且速度稍有增加,为 8.73 TFlops。最近,Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项,其浮点计算能力为 180 TFlops。
用于机器学习的软件库往往对研究成功至关重要,因此软件库的更新速率必须能够跟上机器学习研究发展的脚步。
为了连接到 TPU,我们必须配置一台虚拟机(单独结算)。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
Google Colab免费为TPUs提供实验支持!在本文中,我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说,我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
从 2018 年 10 月到 2019 年 6 月,NLP 三大模型横空出世,分别是 Google 的 BERT,OpenAI 的 GPT-2 和 CMU 和 Google 联手的 XLNet。
在物联网场景下,每个智能设备都会产生大量的数据,这意味着将有大量数据将被发送回数据中心。边缘计算可以在网络边缘对数据进行分类,将部分数据放在边缘处理,从而减少到中央存储库的回程流量,这样可以加快数据处理与传送的速度,减少延迟,实现实时的数据处理。
随着深度学习模型在各种应用中的成功实施,现在是时候获得不仅准确而且速度更快的结果。
BERT是谷歌去年推出的NLP模型,一经推出就在各项测试中碾压竞争对手,而且BERT是开源的。只可惜训练BERT的价格实在太高,让人望而却步。
结合自己学习Deep Learning以来的经验来谈谈自己的感受吧,实验室刚开始也只有单卡的机器,现在工作了有机会使用更多的计算资源。
想要真的了解深度学习,除了看视频,拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
该来的终于还是来了,Google蓄力的Edge TPU终于正式对外公布了,不仅如此,此次Google还带来了基于Edge TPU的AIY Edge TPU开发板以及AIY Edge TPU加速器,全面帮助工程师将机器学习部署到AI产品开发中去。
Google I/O大会是一年一度的科技盛会,2019年的Google IO大会已经于5月7日到5月9日在美国举行,距现在已经过去了二十多天。可惜的是,因为一些特殊原因,国内报道很少,也没法看直播视频。当然一些科技媒体也进行了报道,主要是一些大众关注的主题,比如新手机Pixel 3a / Pixel 3a XL、Google Lens、Google Assistant等等。其实Google I/O大会有众多的主题演讲,除了主会场的演讲之外,还有许多专题演讲。这届主题大会上AI关键词出现的频率很高,而AI专题演讲则高达13场,足以说明AI化是未来的趋势。本文将带你回顾一下本届大会上的AI专题演讲。
计算机视觉因其广泛的应用而成为人工智能领域中最具发展趋势的子领域之一。在某些领域,甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务,T4GPU耗能仅为70瓦,是面向现有数据中心基础设施而设计的,可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
连英伟达最新一代机器学习GPU:Tesla T4都能免费蹭,穷苦羊毛党也顿时高端了起来。
Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
我们在网上只发现比较少的信息与资源,最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的,还有很多 TPU 特性没有考虑到,感兴趣的读者可查阅文末的参考资料,了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在Colab成为付费会员后,就一定能用上V100和P100? Nonono,现在你可能会“碰巧”用上Tesla T4! 大伙儿都知道,前段时间Colab上线了一个50美元/月(约325元/月)的“超级会员”Pro+,和10美元/月的“普通会员”Pro相比,Pro+能优先用上V100和P100 GPU。 现在,有Reddit网友发现,以前总能抢到V100和P100的Pro会员,甚至可能被分配到T4。 △图源:Reddit 要知道,Tesla T
坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
如果你觉得还不错,那么可惜了,这套房实际并不存在,从图片到文字,甚至发布人的头像,全都是计算机自己生成的。
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。
作者:Jacob Devlin and Ming-Wei Chang, Research Scientists, Google AI Language
Colab由Geogle开发,当然我这里不教翻墙,你可以自己去学习,网上教程不少。
Colab is a hosted Jupyter Notebook service that requires no setup to use and provides free access to computing resources, including GPUs and TPUs. Colab is especially well suited to machine learning, data science, and education.
对于不同人群可能有不同的答案,科研人员可能更偏爱PyTorch,因其简单易用,能够快速验证idea来抢占先机发论文。
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang,Google Research
BERT终于来了!今天,谷歌研究团队终于在GitHub上发布了万众期待的BERT。
作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营(id:rgznai100)
https://github.com/leigh-johnson/rpi-deep-pantilt
如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型,也是非常方便,仅需添加6行代码。
今日,谷歌终于放出官方代码和预训练模型,包括 BERT 模型的 TensorFlow 实现、BERT-Base 和 BERT-Large 预训练模型和论文中重要实验的 TensorFlow 代码。在本文中,机器之心首先会介绍 BERT 的直观概念、业界大牛对它的看法以及官方预训练模型的特点,并在后面一部分具体解读 BERT 的研究论文与实现,整篇文章的主要结构如下所示:
知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/54934304
最近谷歌发布了基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型,该预训练模型能高效抽取文本信息并应用于各种 NLP 任务,该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。如果这种预训练方式能经得起实践的检验,那么各种 NLP 任务只需要少量数据进行微调就能实现非常好的效果,BERT 也将成为一种名副其实的骨干网络。
从最开始介绍卷积、循环神经网络原理,到后来展示各种最前沿的算法与论文,机器之心与读者共同探索着机器学习。我们会发现,现在读者对那些著名的深度学习模型已经非常熟悉了,经常也会推导或复现它们。
一个好的GPU可以让你快速获得实践经验,而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这种快速的反馈,你会花费过多时间,从错误中吸取教训。
机器之心报道 编辑:蛋酱、张倩 你以为你充了会员就无敌了?其实上面还有大会员、超级会员、至尊会员…… 对于没有 GPU 的小伙伴们来说,谷歌 Colab 是一个公认的「真香」神器,免费的羊毛说薅就薅,薅来的每一根都是赚的。 不过,薅羊毛的人多了,毛再多的羊也招架不住。于是,大家发现,免费的羊毛薅起来没那么顺手了。个把小时掉线一次,你能忍? 怎么办呢?开会员呗。一个月 9.99 美元的 Cloab Pro 不也很香吗?于是,买了 Cloab Pro 的小伙伴又开心地用了好一阵儿。虽然每个月要花点钱,但还是比
两年前,谷歌推出了旗下的张量处理器(Tensor Processing Units),即TPUs。
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具,一款由 Google 出品,免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具!!
就在今年 8 月份,机器学习框架 PyTorch 刚发布 1.2 版本(详情可参考:新版 PyTorch 1.2 已发布:功能更多、兼容更全、操作更快!),很多开发者甚至还没来得及吃透 1.2,两个月不到,进击的 Pytorch 又带着我们进入 1.3 版本时代。
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