有没有想到小夕今天会发文章呢？(￣∇￣)有木有超级想小夕呢(￣∇￣) 小夕在前面写了一堆纯理论和半理论的文章，不要怕，这次来一篇纯工程的tricks集合！ 如果有人问小夕："小夕，要是人工智能的就业岗位一夜之间消失了，你会去转行做什么呢？" 答曰："当然是去做Linux运维啊23333" 小夕有一台自己负责的GPU服务器，她可让小夕操碎了心呐。最近好不容易把这娇气的小公举拉扯大了，下面就向各位服务器宝宝的爸爸妈妈们传授一下育女经验，让她早日成长为一个省心的深度学习服务器。 下面小夕将依次介绍： 操作系统建议
机器之心专栏 来源：百度PaddlePaddle PaddlePaddle 是 2016 年 8 月底百度开源的深度学习平台，并且在短时间内迅速引发全球开发热度，成为 Github Pull Request 数量增速极高的开源深度学习平台之一。如今，机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏，为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。 PaddlePaddle 的迭代速度非常快，同时也广受社区的关注。刚开源的时候，PaddlePaddle 的设计思想是基于 Layer 的设计。后来推出了「v
虽然GPU对深度学习计算有普遍明显的加速作用，但其显存也是有限的（如V100的最大显存值也仅有32G），而深度学习模型的训练和推理往往需要大量的显存，用来支持更大的模型和更大的batch size。如何更高效地利用GPU显存，在一张卡或一台机器上同时承载更多的训练和预测任务，让有限的显存支持多个开发者同时进行实验，执行各自的任务呢？
本文介绍的两个 BERT 实现项目分别基于 TensorFlow 和 Keras，其中基于 TensorFlow 的项目会使用中等数据集与其它技巧降低计算力，并发现使用 TextCNN 代替 Transformer 主干网络，且保留 BERT 预训练任务也能得到非常好的效果。而基于 Keras 的项目尝试使用预训练的 OpenAI Transformer 作为初始化权重，并以较小的计算力重新训练 BERT 预训练模型，再将该预训练的 BERT 应用到不同任务。
由于云计算在资源成本和弹性扩容方面的天然优势，越来越多客户愿意在云上构建 AI 系统，而以容器、Kubernetes 为代表的云原生技术，已经成为释放云价值的最短路径， 在云上基于 Kubernetes 构建 AI 平台已经成为趋势。
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。以下是一种通用的流程指导，适用于Azure Machine Learning服务：
在图像领域，最流行的 building block 大多以卷积网络为主。上一篇我们介绍了转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt。卷积网络本质上依然是一个前馈网络，在神经网络基本单元中循环神经网络是建模序列问题最有力的工具， 有着非常重要的价值。自然语言天生是一个序列，在自然语言处理领域（Nature Language Processing，NLP）中，许多经典模型都基于循环神经网络单元。可以说自然语言处理领域是 RNN 的天下。
Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 本文将介绍如何使用PaddlePaddle在不同的集群框架下完成分布式训练。分布式训练架构如下图所示： B.计算节点（Trainer）: 每个trai
我们的团队一直在参与开源项目的贡献和社区运营。除了之前的 Harbor 开源社区外，我们近期在深度参与联邦学习领域 FATE 开源项目，感兴趣的朋友会议来交流和合作。本篇转发 FATE 开发专委会的文章。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 有的人能把代码写成推理小说。 需要一个临时变量的时候就叫temp，需要多个就叫var1，var2。 甚至用拼音缩写当函数名，比如查询订单就叫cxdd。 要想看懂这样的代码，得联系上下文反复推敲，还原每个部分的真实作用。 这个过程叫做反混淆(Deobfuscation)。 麻烦，着实麻烦。就没有省事儿点的办法吗？ 让AI来啊！ 最近，Facebook就出了这样一个语言模型DOBF，专治代码混淆。 像下图这种，所有不影响运行的变量名、函数名、类名，都被
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。
经常有小伙伴和我抱怨说拿不到计算资源，于是这不就来了吗。这是一个后台GPU排队脚本，主要是为了解决实验室中的显卡使用/占用问题。
近两年，以 BERT、XLNet 为代表的无监督预训练技术在多个自然语言处理任务上取得了技术突破。基于大规模数据的无监督预训练技术在自然语言处理领域变得至关重要。
多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。MLLM令人惊讶的新兴能力，如基于图像写故事和无OCR的数学推理，在传统方法中是罕见的，这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。在本文中，追踪多模态大模型最新热点，讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。
无论是SGD还是Adam，此类优化算法在都是计算损失函数的一阶导数——梯度，然后按照某种规定的方式让权重随梯度下滑方向迭代。
大型语言模型 (LLMs) 最近在代码层面的一系列下游任务中表现十分出彩。通过对大量基于代码的数据 (如 GitHub 公共数据) 进行预训练，LLM 可以学习丰富的上下文表征，这些表征可以迁移到各种与代码相关的下游任务。但是，许多现有的模型只能在一部分任务中表现良好，这可能是架构和预训练任务限制造成的。
TensorFlow时谷歌于2015年11月宣布在Github上开源的第二代分布式机器学习系统，目前仍处于快速开发迭代中，有大量的新功能新特性在陆续研发中；
深度学习已成为现代人工智能领域的核心技术，而选择一款合适的深度学习框架对于科研人员与开发者而言至关重要。OneFlow作为近年来崭露头角的一款高性能深度学习框架，以其独特的设计理念、卓越的性能表现和友好的社区生态吸引了大量关注。本篇博客将以新手视角出发，深入浅出地介绍OneFlow的主要特点、核心优势以及如何快速上手，帮助您开启OneFlow深度学习之旅。
有很多文章都写过关于 Python 的很多很炫的功能，像变量解压缩，局部函数，枚举可迭代对象等. 在本篇文章中，我会尝试讲解一些我所知道的正在用的一些有趣功能
作为 AI 时代的 DevOps，MLOPS 助力于加速企业从数字化转型到大数据转型再到智能化转型的产业升级进程，为企业沉淀行业特有的 AI 模型、AI 应用提供工具链保证。随着 Kubernetes 的应用爆发，企业也积极投身建设基于 Kubernetes 的 AI 平台，充分利用 K8s 生态提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。
本文带你快速 get 每个精选Github项目的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。 01 InsightFace #基于MXNet的人脸识别开源库 InsightFace 是 DeepInsig
KubeAI是得物AI平台，是我们在容器化过程中，逐步收集和挖掘公司各业务域在AI模型研究和生产迭代过程中的需求，逐步建设而成的一个云原生AI平台。KubeAI以模型为主线提供了从模型开发，到模型训练，再到推理(模型)服务管理，以及模型版本持续迭代的整个生命周期内的解决方案。
不过，英特尔副总裁Gadi Singer显然不属于这类人。他认为，深度学习刚刚开始上路。事实上，他的观点是，我们即将进入AI的下一阶段，而处于最前沿的深度学习是其中很重要的一部分。
Code Cell是Notebook的代码编写单元。用户在Code Cell内编写代码（支持Python2、Python3）和shell命令，代码/命令在云端执行，并返回结果到Code Cell.
数据的标注仍然采用VOC格式的数据标注形式，如果是其他的标注形式比如COCO请自行实现相关代码。将数据最终转化为如下形式：
眼看着就要到「双 11」就要到了，对于广大网购爱好者来说那绝对是不可错过的狂欢时刻！当今网购之所以如此火爆，不仅仅是营销策划的作用，智能化的搜索推荐技术也可以说是功不可没。它能把你日思夜想或者潜意识中动过购买念头的商品通通推送到你的面前，甚至会让人有一种冥冥自有天意、不买对不起上苍的感觉。而这背后往往都会有深度学习领域中个性化推荐模型发挥着威力。为了能够更准确的预知用户的内心需求，快速训练出效果良好的推荐模型并尽快部署上线，成为了各大网购业务相关企业的共同追求。
ERINE是百度发布一个预训练模型，它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识，在多项任务上超越了BERT。在模型结构方面，它采用了Transformer的Encoder部分作为模型主干进行训练，如 图1 (图片来自网络)所示。
前 言 如何在网络安全领域利用数据科学解决安全问题一直是一个火热的话题，讨论算法和实现的文章也不少。前段时间看到楚安的文章《数据科学在Web威胁感知中的应用》，其中提到如何用隐马尔可夫模型(HMM)建立web参数模型，检测注入类的web攻击。获益匪浅，遂尝试用python实现该算法，并尝试在大数据环境下的部署应用。 算法一般过程 隐马尔可夫模型是一个统计模型，可以利用这个模型解决三类基本问题： 学习问题：给定观察序列，学习出模型参数 评估问题：已知模型参数，评估出观察序列出现在这个模型下的概率
前言：12月19日，在 Cloud Native Days China -云原生AI大数据专场,腾讯技术事业群高级工程师薛磊发表了《云原生AI平台的加速与实践》主题演讲。
论文标题：Automated 3D Pre-Training for Molecular Property Prediction
Tackling the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) with Object-centric Models and the MDL Principle
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本期分享者：澜舟金融NLP组 研究方向为金融领域 NLP 算法的研究和应用。 邮箱：mayongliang@langboat.com 写在前面 自然语言文本里描述的“事件”，通常是由一个谓词及其论点组成的一个文本片段（span），是一个细粒度的语义单元，描述了实体的状态和行为，如 He looks very worried 和 I grab his arms。理解事件并建模它们之间的相关性是许多推理任务的基础。在图1的例子中，想要生成事件[E]，模型需要先知道这里有四
深度学习或者AI的出现，改变了我们以往的解决问题的编程方式，不再是代码上直观的表达。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍了一篇基于大规模预训练语言模型（PLM）来做 NLP 的综述论文。读者将从这篇论文中找到适合不同 NLP 任务的方法。 近年来，基于大规模语言模型的方法在很多 NLP 任务上都取得了比传统方法更好的性能。近日来自 Raytheon BBN、哈佛大学、宾夕法尼亚大学等学校和研究机构的知名 NLP 学者联合编写了一篇综述论文，介绍了基于大规模预训练语言模型的自然语言处理领域进展。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.01243 这篇论文归纳总
机器之心发布 作者：Xiaohang Zhan、Ziwei Liu、Ping Luo、Xiaoou Tang、Chen Change Loy 这篇文章介绍了中国香港中大-商汤科技联合实验室的新论文「Mix-and-Match Tuning for Self-supervised Semantic Segmentation」，该论文被 AAAI 2018 录用为 Spotlight。 用于语义分割的卷积神经网络通常需要大量的标注数据来进行预训练，例如 ImageNet 和 MS-COCO。自监
Prompt是当下NLP领域研究的热点之一，在ACL 2022中有很多prompt相关的工作。最近梳理了5篇ACL 2022中prompt的代表性工作，主要研究点集中在如何通过预训练或迁移学习生成更好的prompt，以及prompt在小样本学习、翻译、图文任务等场景中的应用。下面给大家分别介绍一下这5篇工作，也可以参考我之前更新的prompt相关文章。
知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54934304
王新民 编译自 GitHub 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 去年10月，Google旗下DeepMind在《Nature》上发布第三篇论文，宣布搞出了可微分神经计算机（Differentia
CodeBERT是微软在2020年开发的BERT模型的扩展。它是一个用于编程语言(PL)和自然语言(NL)的双峰预训练模型，可以执行下游的(NL-PL)任务，这个模型使用6种编程语言(Python, Java, JavaScript, PHP, Ruby, Go)进行NL-PL的匹配训练。
本文是最近比较火的一篇关于预训练模型的综述 「Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey」 的阅读笔记。由于篇幅较长，所以分成两篇发送。
今天给大家介绍来自首尔国立大学Sungroh Yoon课题组在arXiv上发表的一篇文章。作者指出当前很多方法采用半监督学习来进行蛋白质序列建模，其中的预训练方法主要依赖于语言建模任务，并且常常表现的性能有限。为了更好地捕获未标记蛋白序列中包含的信息，必须进行补充蛋白特异性的预训练任务。针对以上问题，作者提出了一种称为PLUS的新型预训练方案。PLUS包括掩码语言建模（MLM）和补充蛋白质特异性的预训练任务，即相同的家族预测，可用于预训练各种模型架构。
离线机房：专为满足大数据相关业务方需求而设计的离线计算服务中心。其主要职能是部署离线调度、离线存储以及调度平台等服务。这些服务的目标是提供高效的离线数据处理和计算能力。在离线机房中，大数据业务方可以安心进行批量数据处理和计算任务，从而满足他们对数据处理、存储和调度的要求。
今天介绍一篇浙江大学智能创新药物研究院侯廷军教授团队、中南大学曹东升教授团队和腾讯量子计算实验室联合在Briefings in Bioinformatics发表的一篇论文“Knowledge-based BERT: a method to extract molecular features like computational chemists”。本文提出了一种新的预训练策略，通过学习由计算化学家预定义的分子特征和原子特征，使得模型能够像计算化学家一样从SMILES中提取分子特征。K-BERT在多个成药性数据集上表现了优异的预测能力。此外，由K-BERT 生成的通用指纹 K-BERT-FP 在 15个药物数据集上表现出与 MACCS 相当的预测能力。并且通过进一步预训练，K-BERT-FP还可以学习到传统二进制指纹（如MACCS和ECFP4）无法表征的分子大小和手性信息。
今年3月份，百度发布了NLP模型ERNIE初代版本。这个模型刚一出世，便取得了骄人成绩：在中文任务中，全面超越当前最强NLP模型BERT，一度引发业界广泛关注和探讨。而短短4个月时间，百度ERNIE就进化到了2代版本，这是一个中英文对话的AI框架和模型。
| 导语 大规模的强化学习需要海量的异构计算资源，批量快速启停训练任务，高频更新模型参数，跨机跨进程共享模型数据等。传统的手工管理模式操作繁琐，面临诸多不确定性，带来的各种挑战无法支撑大规模强化学习的场景。本文介绍了腾讯内部某业务基于 TKE 构建大规模强化学习解决方案，以及与传统手工模式对比该方案带来的优势。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：NLP日志 提纲 1 简介 2 模型架构 3 实验设计 3.1 损失函数 3.2 预训练任务 3.3 Efficient retriever fine-tuning 4 实验结论 5 分析 5.1 可解释性 5.2 可更新性 6 总结 参考文献 1 简介 之前写过若干篇retrieval augmentation的文章，对几种当下较为火热的retrieval augmentation的方法做了详细介绍，进而清晰
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 张望，腾讯高级工程师，从事 GPU 虚拟化和分布式训练加速，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 引言 随着模型规模和数据量的不断增大，分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式。基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目，能够很好地承载分布式训练的工作负载，业已成为了云原生 AI 领域的事实标准，在诸多企业内广泛落地。 尽管
由中国科学院大学研究人员发表在 2023 年 CVPR 上的 iTPN 网络模型，通过为上下游任务设计一个统一的框架，大大提升了正确率和训练速度。
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