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深度學(xué)習(xí)模型的成功不僅僅依賴于訓(xùn)練效果，更重要的是將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，使其能夠?qū)嶋H應(yīng)用并為用戶提供服務(wù)。本文將詳細介紹如何使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的部署與生產(chǎn)環(huán)境應(yīng)用，包括基本概念、常用工具、代碼實現(xiàn)和示例應(yīng)用。 目錄 模型部署簡介 常用工具介紹 模型保存與加載 使用Flask進行API部署
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種，而機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動機在于建立模擬人腦進行分析學(xué)
Transformer是一種用于圖像處理的深度學(xué)習(xí)模型，它可以用于各種計算機視覺任務(wù)，如圖像分類、目標檢測和語義分割等。它的主要特點是采用了分層的窗口機制，可以處理比較大的圖像，同時也減少了模型參數(shù)的數(shù)量，提高了計算效率。Swin Transformer在圖像處理領(lǐng)域取得了很好的表現(xiàn)，成為了最先進的模型之一。Swin
創(chuàng)建單機多卡的分布式訓(xùn)練（DataParallel） 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，隨著模型規(guī)模的不斷擴大，訓(xùn)練時間也隨之增加。為了提高訓(xùn)練效率，需要采用高效的并行計算方法。在單機環(huán)境下，如何充分利用多塊GPU卡的計算能力成為一個關(guān)鍵問題。本章節(jié)將介紹基于PyTorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)
紀80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到2006年，才真正以深度學(xué)習(xí)之名復(fù)興。圖1.7給出了定量的展示。我們今天知道的一些最早的學(xué)習(xí)算法，是旨在模擬生物學(xué)習(xí)的計算模型，即大腦怎樣學(xué)習(xí)或為什么能學(xué)習(xí)的模型。其結(jié)果是深度學(xué)習(xí)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificialneural
發(fā)布訓(xùn)練后的CV大模型 CV大模型訓(xùn)練完成后，需要執(zhí)行發(fā)布操作，操作步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，在“我的空間”模塊，單擊進入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型訓(xùn)練”，單擊模型名稱進入任務(wù)詳情頁。 單擊進入“訓(xùn)練結(jié)果”頁簽，單擊“發(fā)布”。
發(fā)布訓(xùn)練后的預(yù)測大模型 預(yù)測大模型訓(xùn)練完成后，需要執(zhí)行發(fā)布操作，操作步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，在“我的空間”模塊，單擊進入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型訓(xùn)練”，單擊模型名稱進入任務(wù)詳情頁。 單擊進入“訓(xùn)練結(jié)果”頁簽，單擊“發(fā)布”。
填寫資產(chǎn)名稱、描述，選擇對應(yīng)的可見性，單擊“確定”發(fā)布模型。 發(fā)布后的模型會作為模型資產(chǎn)同步顯示在“空間資產(chǎn) > 模型”列表中。 通過預(yù)訓(xùn)練發(fā)布的模型，支持再次進行訓(xùn)練、模型部署。 通過微調(diào)發(fā)布的模型，支持再次微調(diào)、強化學(xué)習(xí)及部署。 父主題： 訓(xùn)練NLP大模型
其擅長深度學(xué)習(xí)所需的計算類型。在過去，這種水平的硬件對于大多數(shù)組織來說成本費用太高。然而，基于云計算的機器學(xué)習(xí)服務(wù)的增長意味著組織可以在沒有高昂的前期基礎(chǔ)設(shè)施成本的情況下訪問具有深度學(xué)習(xí)功能的系統(tǒng)。 •數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：深度學(xué)習(xí)也會受到妨礙其他大數(shù)據(jù)項目的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)的阻礙。用
模型的介紹 根據(jù)問題特點選擇適當(dāng)的估計器estimater模型：分類(SVC,KNN,LR,NaiveBayes,…) 回歸 (Lasso,ElasticNet,SVR,…) 聚類(KMeans,…) 降維(PCA,…) 機器學(xué)習(xí)模型按照可使用的數(shù)據(jù)類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩大類。
在深度學(xué)習(xí)模型的實際應(yīng)用中，模型的性能監(jiān)控與優(yōu)化是確保其穩(wěn)定性和高效性的關(guān)鍵步驟。本文將介紹如何使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的監(jiān)控與性能優(yōu)化，涵蓋數(shù)據(jù)準備、模型訓(xùn)練、監(jiān)控工具和優(yōu)化策略等內(nèi)容。 目錄 引言 模型監(jiān)控概述 性能優(yōu)化概述 實現(xiàn)步驟 數(shù)據(jù)準備 模型訓(xùn)練 模型監(jiān)控
引言 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，模型的跨平臺移植與部署變得越來越重要。無論是將模型從開發(fā)環(huán)境移植到生產(chǎn)環(huán)境，還是在不同的硬件平臺上運行，跨平臺部署都能顯著提高模型的實用性和可擴展性。本文將介紹如何使用Python實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的跨平臺移植與部署，并提供詳細的代碼示例。 所需工具
DL之模型調(diào)參：深度學(xué)習(xí)算法模型優(yōu)化參數(shù)之對深度學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)采用網(wǎng)格搜索進行模型調(diào)優(yōu)(建議收藏) 目錄 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)調(diào)優(yōu) 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通病—各種參數(shù)隨機性 2、評估模型學(xué)習(xí)能力
本文轉(zhuǎn)載自機器之心。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在監(jiān)督學(xué)習(xí)中取得了巨大的成功。此外，深度學(xué)習(xí)模型在無監(jiān)督、混合和強化學(xué)習(xí)方面也非常成功。4.1 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用在當(dāng)數(shù)據(jù)標記、分類器分類或數(shù)值預(yù)測的情況。LeCun 等人 (2015) 對監(jiān)督學(xué)習(xí)方法以及深層結(jié)構(gòu)的形成給出了一個精簡的解釋。Deng
首先要明白什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)是用于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)的一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計算機視覺和自然語言處理(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”
思考模型和問答模型的區(qū)別 思考模型：用于任務(wù)規(guī)劃和選擇組件，主要用于工作流、知識庫、工具的調(diào)用，以及入?yún)?span id="9b6tmhp" class='cur'>的識別傳遞等。 問答模型：主要用于問答及總結(jié)。 父主題： AI原生應(yīng)用引擎
模型結(jié)構(gòu)問題，嘗試更換或者NNI搜索更優(yōu)模型；模型深度問題，嘗試增加backbone的卷積通道層數(shù)或者復(fù)制增加layers 如需進一步提升，根據(jù)上一步中的改進設(shè)計一個更大的模型 若大模型效果有顯著提升，蒸餾訓(xùn)練標準（?。?span id="zoatqji" class='cur'>模型 如果對性能還有進一步要求再進行模型剪枝、壓縮、量化 等待訓(xùn)練Loss收斂，輸出模型性能與效果驗收報告
問題并不是你的訓(xùn)練任務(wù)碰到的問題，則更換新網(wǎng)絡(luò)可能對你的訓(xùn)練任務(wù)沒有什么幫助，還會浪費大量的時間。如果是，則可以試試這個新網(wǎng)絡(luò)。6、如何訓(xùn)練集錯誤率可接受了，與驗證集錯誤率相差也不大了，接下來可以分析在測試集上的錯誤率，最好是對每張預(yù)測出錯的圖進行分析，總結(jié)模型出錯的原因，對錯誤
在這種情況下，模型能夠進行快速訓(xùn)練，易于擴展并處理更多數(shù)據(jù)。此外，Transformer模型使用了位置編碼來向網(wǎng)絡(luò)傳遞輸入順序（這是循環(huán)模型無法做到的）。一開始學(xué)習(xí)Transformer模型也許有些摸不著頭腦，但如果想了解更多Transformer模型的應(yīng)用原理，可以參考以
在這種情況下，模型能夠進行快速訓(xùn)練，易于擴展并處理更多數(shù)據(jù)。此外，Transformer模型使用了位置編碼來向網(wǎng)絡(luò)傳遞輸入順序（這是循環(huán)模型無法做到的）。一開始學(xué)習(xí)Transformer模型也許有些摸不著頭腦，但如果想了解更多Transformer模型的應(yīng)用原理，可以參考以
