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5G和智能時(shí)代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為新增長(zhǎng)模式，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需實(shí)現(xiàn)廣泛的開放和連接，面臨全方位的挑戰(zhàn)。5G和AI趨勢(shì)，對(duì)研發(fā)數(shù)字化提出的要求，以及華為研發(fā)數(shù)字化發(fā)展歷程，以及新時(shí)代的研發(fā)模式實(shí)踐
ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。
p Voice 項(xiàng)目標(biāo)志著基于深度學(xué)習(xí)的 TTS 技術(shù)的重大進(jìn)步，它旨在通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來生成更加自然和高效的語(yǔ)音輸出。Deep Voice 的第一個(gè)版本，即 Deep Voice 1，于 2017 年發(fā)布，它是一個(gè)端到端的系統(tǒng)，采用多個(gè)深度學(xué)習(xí)模型來處理不同的 TTS 任務(wù)
DRIVE?）的軟件定義平臺(tái)打造，將提供主動(dòng)安全、自動(dòng)駕駛、自動(dòng)泊車、環(huán)境可視化功能。同時(shí)，捷豹路虎還將結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練平臺(tái)NVIDIA DGX?進(jìn)行AI模型的訓(xùn)練，并借助開放式平臺(tái)NVIDIA Omniverse?來構(gòu)建自動(dòng)駕駛汽車仿真軟件。大數(shù)據(jù)6、華為：在“東數(shù)西算”
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，模型訓(xùn)練往往需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源和時(shí)間。基于 C++的 AMD ROCm 平臺(tái)能夠顯著加速這一過程。利用 ROCm 的 GPU 加速能力，C++程序可以高效地處理深度學(xué)習(xí)模型中的海量參數(shù)更新和復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。例如，在訓(xùn)練圖像識(shí)別模型時(shí)，C++可以協(xié)調(diào) ROCm
往往代表一個(gè)單詞或一個(gè)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)； 在中文中，token 往往代表一個(gè)字或詞。 samples per second 每秒樣本數(shù)，是指模型在訓(xùn)練或推理過程中每秒處理的樣本數(shù)量，即訓(xùn)練時(shí)實(shí)際吞吐量。 計(jì)算公式為： samples/s = BS * N / step time 其中，BS為batch
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，縮寫為ANN)預(yù)測(cè)技術(shù)能從數(shù)據(jù)樣本中自動(dòng)地學(xué)習(xí)以前的經(jīng)驗(yàn)而無需反復(fù)查詢和表述過程，并自動(dòng)地逼近那些最佳表征樣本數(shù)據(jù)規(guī)律的函數(shù)，而不論這些函數(shù)具有怎樣的形式，其考慮的系統(tǒng)表現(xiàn)的函數(shù)形式越復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種特性的作
提下，能夠共同提升模型性能。 聯(lián)邦學(xué)習(xí)的基本概念與原理 聯(lián)邦學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，其核心理念是“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)”，也可以概括為“數(shù)據(jù)可用不可見”。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，通常需要將大量的原始數(shù)據(jù)集中到一個(gè)地方進(jìn)行處理。但在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)保留在各自機(jī)構(gòu)的本地服務(wù)器上
出可以被解釋為樣本屬于正類的概率。 易于理解：由于其輸出范圍和概率解釋，Sigmoid函數(shù)相對(duì)容易理解和使用。 缺點(diǎn)： 梯度消失：在深度網(wǎng)絡(luò)中，由于Sigmoid函數(shù)的飽和性，當(dāng)輸入值遠(yuǎn)離原點(diǎn)時(shí)，梯度會(huì)變得非常小，這可能導(dǎo)致在反向傳播過程中梯度消失，使得網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練。 非零中心：
GoogleNet GoogleNet是2014年Google團(tuán)隊(duì)提出的一種全新的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu),贏得了 2014 年 ILSVRC 分類任務(wù)的冠軍。 GoogLeNet是第一個(gè)使用并行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的經(jīng)典模型，這在深度學(xué)習(xí)的發(fā)展 歷程中是具有開創(chuàng)性意義的。 GoogLeNet最基本的網(wǎng)絡(luò)塊是In
主要是要調(diào)整代碼，同時(shí)能夠?qū)ν暾慕Y(jié)構(gòu)有一個(gè)了解，通過這個(gè)非常方便的在線式交互調(diào)整工具，實(shí)現(xiàn)不需要自行創(chuàng)建開發(fā)環(huán)境去配置環(huán)境，而直接使用已經(jīng)配置好的環(huán)境，大大的減輕了配置環(huán)境的煩惱，讓更加集中于代碼調(diào)試方面。同時(shí)經(jīng)過調(diào)試之后，采用的訓(xùn)練作業(yè)來進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練作業(yè)可以根據(jù)訓(xùn)練的完成之后自動(dòng)進(jìn)行停止。
種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具。 廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：Scikit-learn包含了眾多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，涵蓋了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等各種領(lǐng)域。 豐富的數(shù)據(jù)預(yù)處理功能：Scikit-learn提供了多種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，如特征縮放、特征選擇、數(shù)據(jù)清洗等，幫助用戶準(zhǔn)備好用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。
使用XGBoost進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的一般步驟如下： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、清洗和特征工程，確保數(shù)據(jù)格式符合XGBoost的輸入要求。 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集：將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用于模型的訓(xùn)練和評(píng)估。 定義模型參數(shù)：根據(jù)具體任務(wù)，設(shè)置XGBoost模型的參數(shù)，如樹的最大深度、學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等。
分，并且在任何行業(yè)中都占有很大的比例。從過去的效率中學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)程序已被證明可以減少20％的能源消耗。配備物聯(lián)網(wǎng)傳感器的智能路燈可收集有關(guān)交通和行人的數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)節(jié)省多達(dá)80％的能源費(fèi)用。人工智能功能，以及機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法會(huì)解析從物聯(lián)網(wǎng)傳感器生成的數(shù)據(jù)，以跟蹤實(shí)時(shí)能耗。簡(jiǎn)
就是偏工程的大佬，他的工資可不見得比任何機(jī)器學(xué)習(xí)的大佬低。能搞出谷歌三大神器(Bigtable, Mapreduce, GFS)，做出機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) Tensorflow，照樣牛逼。</p><p>[color=rgb(51,51,51)]算法不夠好，我們不妨了解算法專注工程啊。算法也需要訓(xùn)練、GPU、分布式、
Vector Engine，這個(gè)詞語(yǔ)在人工智能，特別是深度學(xué)習(xí)中常常出現(xiàn)，通常指的是一種專門用于高效處理大規(guī)模向量和矩陣運(yùn)算的硬件或軟件技術(shù)。一般來說，深度學(xué)習(xí)中的計(jì)算量相當(dāng)大，因?yàn)樗暮诵倪\(yùn)算是大量的向量和矩陣之間的乘積和加法。這也正是為什么卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以及像
強(qiáng)化學(xué)習(xí)從基礎(chǔ)到進(jìn)階-常見問題和面試必知必答[8]：近端策略優(yōu)化（proximal policy optimization，PPO）算法 1.核心詞匯 同策略（on-policy）：要學(xué)習(xí)的智能體和與環(huán)境交互的智能體是同一個(gè)時(shí)對(duì)應(yīng)的策略。 異策略（off-policy
3.1指令微調(diào) 指令微調(diào)通常更有效，因?yàn)橹挥兄械葦?shù)量的樣本用于訓(xùn)練。由于指令微調(diào)是一個(gè)有監(jiān)督的訓(xùn)練過程，其優(yōu)化在幾個(gè)方面與預(yù)訓(xùn)練不同，例如訓(xùn)練目標(biāo)（比如序列到序列的loss）和優(yōu)化配置參數(shù)（比如較小的批大小和學(xué)習(xí)率）。 3.2對(duì)齊微調(diào) 研究表明，人類對(duì)齊能在一定程度上損害
Learning from Human Feedback）：即用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，利用人類反饋信號(hào)直接優(yōu)化語(yǔ)言模型。訓(xùn)練過程如下圖所示，可以分解為三個(gè)核心步驟： 多種策略產(chǎn)生樣本并收集人類反饋 訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型 訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，微調(diào) LM 5.2 模型對(duì)比 模型規(guī)模：GPT-4
使用PyCharm工具開發(fā)算法或模型，為方便快速將本地代碼提交到公有云的訓(xùn)練環(huán)境，ModelArts提供了一個(gè)PyCharm插件工具PyCharm ToolKit，協(xié)助用戶完成代碼上傳、提交訓(xùn)練作業(yè)、將訓(xùn)練日志獲取到本地展示等，用戶只需要專注于本地的代碼開發(fā)即可。安裝本地調(diào)用Mo
