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Présentation de l'article：Le réglage fin local des modèles de classe Deepseek est confronté au défi des ressources informatiques insuffisantes et de l'expertise. Pour relever ces défis, les stratégies suivantes peuvent être adoptées: quantification du modèle: convertir les paramètres du modèle en entiers à faible précision, réduisant l'empreinte de la mémoire. Utilisez des modèles plus petits: sélectionnez un modèle pré-entra?né avec des paramètres plus petits pour un réglage fin local plus facile. Sélection des données et prétraitement: sélectionnez des données de haute qualité et effectuez un prétraitement approprié pour éviter une mauvaise qualité des données affectant l'efficacité du modèle. Formation par lots: pour les grands ensembles de données, chargez les données en lots de formation pour éviter le débordement de la mémoire. Accélération avec GPU: Utilisez des cartes graphiques indépendantes pour accélérer le processus de formation et raccourcir le temps de formation.

2025-02-19 commentaire 0  1131

Présentation de l'article：Explication détaillée de la stratégie d'optimisation des performances de Pytorch Dans le système CentOS Cet article explorera en profondeur comment optimiser les performances de Pytorch sur le système CentOS pour améliorer l'efficacité de formation et d'inférence des modèles d'apprentissage en profondeur. Les stratégies d'optimisation couvrent le chargement des données, la manipulation des données, l'architecture du modèle, la formation distribuée et d'autres techniques avancées. 1. Chargement des données asynchrones: utilisez le paramètre NUM_WORKERS pour activer le chargement des données asynchrones, la préparation des données de processus et la formation du modèle en parallèle et accélérer le processus de formation. Mémoire fixe: définissez Pin_memory = TRUE pour réduire le délai de transmission des données entre le CPU et le GPU.

2025-04-14 commentaire 0  465

Présentation de l'article：Cet article explore l'évolution des modèles GPT d'OpenAI, en se concentrant sur GPT-2 et GPT-3. Ces modèles représentent un changement significatif dans l'approche du modèle de modèle de grande langue (LLM), s'éloignant de la "pré-formation plus traditionnelle plus amende

2025-02-25 commentaire 0  1019

Présentation de l'article：La formation d'un moteur de recherche basé sur l'apprentissage en profondeur en profondeur Deepseek est une tache complexe. Les étapes clés comprennent: Préparer une grande qualité, nettoyée et étiquetée de grandes quantités de données. Sélectionnez l'architecture du modèle approprié et ajustez-le en fonction des besoins spécifiques. Ajustez le processus de formation et sélectionnez l'optimiseur, le taux d'apprentissage et la méthode de régularisation appropriés. évaluez les performances du modèle à l'aide de plusieurs mesures (telles que la précision, le rappel, la valeur F1) et sélectionnez l'ensemble de données d'évaluation approprié.

2025-02-19 commentaire 0  608

Présentation de l'article：YOLO est recommandé pour la détection d'objets en utilisant Python. 1. YOLO est un modèle de détection d'objets en temps réel. Il publie des bo?tes et des catégories de limite par l'inférence unique, qui est rapide et adapté aux flux vidéo; 2. Le processus en cours comprend l'installation de la bibliothèque Ultralytics, le téléchargement des modèles pré-formés, les modèles de chargement et l'inférence; 3. Les problèmes courants incluent le modèle trop grand et peuvent être sélectionnés pour les versions plus petites, la catégorie d'identification par défaut est limitée et le résultat peut être une formation personnalisée, et la visualisation des résultats peut être ajustée; 4. Formation d'un modèle personnalisé nécessite de préparer des données étiquetées, de configurer le fichier data.yaml et d'appeler des commandes pour commencer la formation. Après avoir ma?trisé ces étapes, vous pouvez optimiser l'effet par la pratique.

2025-07-24 commentaire 0  980

Présentation de l'article：Ce billet de blog se penche sur le modèle de langue PHI-2 de Microsoft, en comparant ses performances à d'autres modèles et en détaillant son processus de formation. Nous couvrirons également comment accéder et affiner PHI-2 en utilisant la bibliothèque Transformers et un jeu de r?le étreint

2025-03-08 commentaire 0  1038

Présentation de l'article：Le modèle CLIP d'OpenAI (Langage-Image Pré-formation), en particulier la variante Clip Vit-L14, représente une progression significative de l'apprentissage multimodal et du traitement du langage naturel. Ce puissant système de vision informatique excelle à Represe

2025-04-11 commentaire 0  562

Présentation de l'article：Cet article plonge dans le r?le crucial du modèle de grande langue (LLM) pré-formation dans la mise en forme des capacités d'IA modernes, en tirant fortement de la "plongée profonde d'Andrej Karapathy dans les LLM comme Chatgpt". Nous explorerons le processus, à partir de données brutes acq

2025-03-05 commentaire 0  1044

Présentation de l'article：L'article traite du processus de construction et de déploiement des pipelines d'apprentissage automatique, en se concentrant sur des étapes telles que la collecte de données, le prétraitement et la formation des modèles, et des défis tels que l'évolutivité et la dérive du modèle.

2025-03-27 commentaire 0  757

Présentation de l'article：TEAPOTLLM: un modèle de langue léger et résistant aux hallucinations Les modèles de génération de texte sont des outils puissants pour la recherche et les applications, en tirant parti de l'architecture, de la formation et des ensembles de données étendus pour obtenir des capacités remarquables. Open-S de Teapotai

2025-04-25 commentaire 0  664

Présentation de l'article：Deepseek: une plongée profonde dans l'apprentissage du renforcement pour les LLM Le succès récent de Deepseek, réalisant des performances impressionnantes à des co?ts inférieurs, met en évidence l'importance des méthodes de formation du modèle de langue importante (LLM). Cet article se concentre sur le renforcement

2025-02-26 commentaire 0  1699

Présentation de l'article：Utilisez Train_Test_Split pour diviser l'ensemble de données en ensembles de formation et ensembles de tests. 1. Définissez la proportion de test de test (comme 0,33) via Test_Size; 2. Random_State garantit que les résultats sont reproductibles; 3. Strateify = y maintient le rapport catégorie; 4. plusieurs tableaux peuvent être divisés en même temps; 5. écailles couramment utilisées 70/30 ou 80/20. Cette méthode est utilisée pour évaluer les performances avant la formation du modèle et constitue une étape clé du processus d'apprentissage automatique.

2025-07-30 commentaire 0  467

Présentation de l'article：Ce tutoriel démontre la construction, la formation et l'évaluation d'un réseau neuronal convolutionnel (CNN) pour la classification des chiffres MNIST en utilisant JAX, Flax et Optax. Nous couvrirons tout, de la configuration de l'environnement et du prétraitement des données à l'architecture du modèle,

2025-03-18 commentaire 0  1232

Présentation de l'article：Apple vient de dévoiler la première refonte du Mac mini depuis plus d'une décennie. Les précédentes mises à jour majeures de l'appareil étaient la transition vers le silicium Apple en 2020 et l'option d'une puce de qualité professionnelle en 2023. Alors, comment le dernier modèle se compare-t-il à ses deux versions immédiates ?

2024-11-02 commentaire 0  1079

Présentation de l'article：Les étapes pour mettre en ?uvre les modèles d'apprentissage automatique dans Scikit-Learn incluent: 1. Préparation des données: nettoyage et prétraitement, en utilisant SimpleImputer pour remplir les valeurs manquantes, OneHotencoder ou LabelEncoder pour traiter les variables catégorielles, StandardCaler pour normaliser les caractéristiques numériques; 2. Sélection et formation du modèle: à partir d'un modèle linéaire, import, instancier et former le modèle, et diviser l'ensemble de données à l'aide de Train_Test_Split; 3. évaluation du modèle: En plus de la précision, vous devez également faire attention à la précision, au rappel, au score F1 et à la matrice de confusion, en particulier lorsque les catégories sont déséquilibrées; 4. Ajustez la participation à l'optimisation: utilisez GridSearchCV ou aléatoire

2025-07-18 commentaire 0  719

Présentation de l'article：J'ai réalisé un projet de formation LLM complet, du téléchargement de l'ensemble de données de formation à l'utilisation du modèle formé pour générer du texte, l'ensemble du processus a été inclus. Prend actuellement en charge l'ensemble de données PILE, un ensemble de données diversifié pour la formation LLM. Vous pouvez limiter la taille de l'ensemble de données, personnaliser l'architecture et la configuration de formation par défaut de Transformer, et bien plus encore. Voici un exemple de texte généré par mon LLM avec 13 millions de paramètres entra?nés sur un GPU ColabT4?: En ****?1978, le parc a été rendu à l'usine - les espaces publics ont été séparés par des cl?tures électriques qui suivaient l'emplacement de la station construite. pour la ville. Les canaux des anciens pays occidentaux étaient limités aux zones urbaines. Les villages chinois sont directement reliés aux villes, suscitant des critiques à l'égard du budget américain

2025-01-14 commentaire 0  375

Présentation de l'article：La formation contradictoire et le prétraitement des entrées, les mécanismes d'intégration et de détection des modèles sont le principal moyen de défendre contre les attaques adversaires dans Python. La formation contradictoire améliore la robustesse du modèle en ajoutant des échantillons contradictoires à la formation. La FGSM et la PGD sont couramment utilisées pour générer des échantillons et les implémenter à l'aide de Cleverhans ou Foolbox; Le prétraitement des entrées et le débrotage comprennent le filtrage gaussien, la compression JPEG, la conversion des couleurs et d'autres méthodes, qui peuvent être utilisées comme première ligne de défense à faible co?t; L'intégration du modèle améliore la sécurité par la prise de décision conjointe de plusieurs modèles, et le mécanisme de détection introduit des classificateurs supplémentaires pour identifier les échantillons adversaires et combine des outils tels que l'art pour les réaliser. Bien que ces méthodes ne puissent pas éliminer complètement les attaques, elles peuvent améliorer considérablement la sécurité du modèle.

2025-07-23 commentaire 0  506

Présentation de l'article：Cet exemple montre le processus complet de régression linéaire en utilisant Python et Scikit-Learn. Tout d'abord, l'ensemble de données du diabète est utilisé et une seule fonctionnalité est sélectionnée pour une régression linéaire simple. En divisant l'ensemble de formation et l'ensemble de tests, le modèle de formation, la prédiction et l'évaluation, l'erreur quadratique moyenne, le coefficient de détermination R2, le coefficient de régression et l'interception sont la sortie, et la relation entre la valeur réelle et la valeur prédite est visualisée; 2. Ensuite, il est étendu à la régression linéaire multivariée, et le modèle est formé à l'aide de toutes les fonctionnalités. Les résultats montrent que le R2 multivarié est de 0,56, ce qui indique que le modèle a un degré modéré de capacité d'interprétation pour la variable cible; 3. Les points clés incluent l'utilisation de linéaire () pour la modélisation, Train_test_split pour empêcher le sur-ajustement, plus R2 est proche, mieux c'est

2025-08-05 commentaire 0  811

Présentation de l'article：XGBOost et LightGBM sont des méthodes d'apprentissage intégrées basées sur des arbres de décision, la différence étant la mise en ?uvre et les performances. 1.xgboost est connu pour sa précision et sa stabilité, adaptés aux petits ensembles de données; 2. La formation LightGBM est plus rapide et la mémoire est plus rentable, adaptée aux caractéristiques de grande dimension des mégadonnées; 3. En termes de traitement de la valeur manquante, XGBOost apprend automatiquement la direction divisée et LightGBM est alloué par défaut; 4. Le processus d'utilisation comprend le prétraitement des données, la division des ensembles de données, la formation du modèle, l'évaluation et l'ajustement des paramètres; 5. Les suggestions pratiques incluent le mécanisme d'arrêt précoce, le traitement des fonctionnalités de la catégorie, l'analyse de l'importance des caractéristiques et la sauvegarde et le chargement du modèle.

2025-08-04 commentaire 0  817

Présentation de l'article：Les étapes pour construire rapidement un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de Scikit-Learn sont les suivantes: 1. Préparation des données, organiser les données en un tableau Numpy ou un pandasdataframe et un traitement des valeurs manquantes, une mise à l'échelle des fonctionnalités et un codage de catégorie; 2. Sélection et formation du modèle, commencez à partir d'un modèle simple tel que la régression linéaire, importez la classe de modèle et appelez la méthode .Fit () pour s'entra?ner; 3. évaluation du modèle, précision d'utilisation, rappel, F1-score (classification) ou Mean_squared_error, R2_score (régression) et combiner la validation croisée pour vérifier la stabilité; 4. Optimisation de réglage des paramètres, utilisez GridSearchCV ou aléatoire

2025-07-13 commentaire 0  215