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- 深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練過程 內(nèi)容精選 換一換
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第一種融合路線是KG增強LLM,可在LLM預(yù)訓(xùn)練、推理階段引入KG。以KG增強LLM預(yù)訓(xùn)練為例,一個代表工作是百度的ERNIE 3.0將圖譜三元組轉(zhuǎn)換成一段token文本作為輸入,并遮蓋其實體或者關(guān)系來進行預(yù)訓(xùn)練,使模型在預(yù)訓(xùn)練階段直接學(xué)習(xí)KG蘊含的知識。 第二種融合路線是LLM增強KG。LLM可用于KG構(gòu)建、KG來自:百科提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。來自:百科
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碼開發(fā)平臺覆蓋行業(yè)場景應(yīng)用,全面促進企業(yè)數(shù)字化進程。 Astro Flow工作流開發(fā) Astro Flow工作流開發(fā) 集成廣泛適用辦公場景預(yù)配置組件與模板,包括人事、財務(wù)、行政等事務(wù)。員工可用鼠標(biāo)拖拽圖形創(chuàng)建應(yīng)用程序,據(jù)企業(yè)職能定義作定制化開發(fā),轉(zhuǎn)換繁瑣的業(yè)務(wù)流程為可視化數(shù)字流程來自:專題應(yīng)用場景。 圖1 ModelArts架構(gòu) AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,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。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練過程 更多內(nèi)容
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案和實踐案例四個方面對知途教育與華為云深度合作下,產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)模式做了詳細(xì)介紹。也針對直播間觀眾提出的相關(guān)問題做了深度解答。 直播精選問答: 1、Q:端云架構(gòu),是先學(xué)習(xí)端,還是先學(xué)習(xí)云? A:沒有明確界定,可以個人興趣為主。如果先學(xué)習(xí) 云知識 ,能夠自己改進算力模型并輸出結(jié)果,來自:云商店華為云計算 云知識 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓(xùn)練營-中山大學(xué)&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介: 將介紹人工智能基本知識體系,機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實踐。時空預(yù)測問題的AutoML求解—來自:百科Turbo高性能,加速訓(xùn)練過程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載,減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化,不占用訓(xùn)練任務(wù)時長,無需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來自:專題
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