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研发高工实战演示调参技巧!模型精度平均提升10%

在AI模型开发过程中,工程师在完成算法建模和训练数据准备后,需要对模型进行调参与优化工作,以追求更好的模型效果。但调参与优化其实并不简单,背后往往是通宵达旦的论文研究与GitHub查阅,并需要做大量的实验,不仅耗时也耗费大量算力,更深深地伤害了广大工程师的头发。 那么,在工程师的进阶道路上,大厂高工是如何进行模型调参与算法优化,又有哪些独门秘笈能更简单、更高效地提升模型效果? 本周二(12月29日),三小时AI开发进阶迎来最后终极一课「工程师进阶课:模型调参与算法优化技巧实战」,百度高级研发工程师现身说法

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SQL(及存储过程)跑得太慢怎么办?

但遗憾的是,仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些,并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限,SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难,甚至完全写不出来,只能采用比较笨的低性能算法,眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说,SQL的慢是理论性的,这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善(确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法),而不能根本地解决问题(情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉,只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法)。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决,只要还是用SQL,即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况,在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升,但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。

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深入解析CUDA内存溢出: OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 3.21 GiB (GPU 0; 8.00 GiB tota

在深度学习项目中,CUDA内存溢出(OutOfMemoryError)是一个常见的难题,尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案,并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析,探讨内存管理、优化技巧,以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富,结构清晰,旨在帮助广大AI开发者,无论是深度学习的初学者还是资深研究者,有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等,确保容易被搜索引擎检索到。

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