大规模并行AI训练系统Colossal-AI通过高效多维并行、大规模优化库、自适应任务调度、消除冗余内存等方式，旨在打造一个高效的分布式AI系统，作为深度学习框架的内核，帮助用户便捷实现最大化提升AI部署效率，同时最小化部署成本。开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI1. 你们的目标用户是谁？ 你们要解决的最大痛点是什么？总的来说，所有与计算和AI
近日，UCloud推出了UAI Train 智能一体化训练平台，结合此前已推出的UAI Service、GPU及安全屋等AI系列产品，UCloud现已初步形成一站式AI全服务。UAI Train灵活便捷的训练任务托管服务，能够帮助用户摆脱资源采购运维烦恼，降低AI使用门槛；同时，平台采用按需付费模式，降低AI成本投入，避免闲置资源浪费。AI模型训练的痛点 随着人工智能产业的兴起，人工智能技术已经
最近读了魔方有什么难的，七步还原法 (toutiao.com)，终于平生第一次把魔方还原了。以前拿起魔方瞎鼓捣，能还原一面都已经是侥幸。现在知道了，玩魔方是需要记公式的。问题在于，记公式对于我也很难。于是拿起Python，编写一个魔方仿真游戏，将公式记录在Python程序中，可以根据公式自动旋转魔方。该项目适合大二学习了《数据结构》的学生。要求使用tkinter建立窗口程序、turtle绘制魔方1
原创
2023-05-18 11:24:48
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本文系我近年间的AI训练从业经验，来聊聊接下来一年AI数据产业的短中期趋势。我自2016年底开始在一家AI创业公司从事名为“AI训练员”的职位，7个月后成为产品工程组长，着手“针对产品实现可能性的AI模型训练需求”——【规划】，到“合理寻求数据来源并获取数据”——【采集】，到“效率化筛选产品需求相性良好数据”——【清洗】，到“效率化精细化打标清洗后数据”——【标注】，以及“跑训练、测试集并调阈优化
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2023-12-28 14:01:47
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AI模型的训练通常包括以下几个步骤:1.数据收集:首先需要收集足够多的训练数据。这些数据通常是用于模型训练的文本、图片、音频等2.数据预处理:在训练之前通常需要对数据进行预处理，包括去除噪音、分词、标注等。这些数据预处理步要有助于提高模型的训练效果。3.模型构建:根据任务的需要选择合适的模型架构。例如，自然语言处理任务通常使用Transformer模型，而图像处理任务通常使用卷积神经网络(CNN)
原创
2023-12-08 09:18:25
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# Python AI 训练
的一项预测显示,随着人工智能技术越来越成熟,能力越来越强,预计它将极大地推动世界经济,到2030年将创造约13万亿美元的附加价值。作为人工智能产业的内部驱动力,数据、算法和算力三大要素对人工智能技术的升级发展至关重要。受政策利好、技术发展迅猛、场景需求剧增的
1. 理解实际问题，抽象为机器学习能处理的数学问题 理解实际业务场景问题是机器学习的第一步，机器学习中特征工程和模型训练都是非常费时的，深入理解要处理的问题，能避免走很多弯路。理解问题，包括明确可以获得的数据，机器学习的目标是分类、回归还是聚类。如果都不是的话，考虑将它们转变为机器学习问题。参考机器学习分类能帮助从问题提炼出一个合适的机器学习方法。2. 获取数据 获取数据包括获取原始数据以及从原始
一般来说AI训练可不是准备个数百个样本就够，动辄可能需要10万组样本才能训练出堪用的模型。图例为训练识别花朵的样本图片。(图片来源：NVIDIA，下同)一般生成对抗网络需要输入大量训练样本，以达到强化模型精确度的效果。NVIDIA的ADA技术则能在不影响训练结果的前提下，降低样本的需求数量。ADA的概念就是通过修改原始样本，来产生具有实用价值的新样本。修改方式包括移动、旋转、改变亮度、改变对比、改
文章目录配置（一）本地部署1）准备训练好的weights文件或者model文件（硬盘里2）定义图结构后+load_weights,或者load_model直接一起加载3）预测1. **直接预测**2. 使用docker部署（二）服务器部署（1）模型环境配置（2）**python+spyne远程数据预处理** 配置（一）本地部署1）准备训练好的weights文件或者model文件（硬盘里2）定义图
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2023-11-06 13:31:12
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图1 MindSpore使用流程安装MindSporeMindSpore提供给用户使用的是Python接口（什么是Python，请参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/462756985），所以我们首先需要安装MindSpore的whl包，安装之后就可以导入（import）MindSpore提供的方法接口了。安装whl包有两种方式：方式一：进入MindSpor
使用轻改版PaddleSpeech套件训练自己的AI歌手-声学模型篇现在你可以拥有自己的AI歌手啦，在AiStudio中上传数据集后，按照下面的步骤进行操作，经过漫长的训练等待后（4~14天），就可以拥有一个不错的AI歌手了。项目魔改自PaddleSpeech中的Fastspeech2说话人模型，有兴趣的同好可以去阅读相关技术论文。使用流程说明：上传数据集，可使用自己标注的数据自己标注的数据应与O
