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文章 2024-11-03 来自：开发者社区

基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例

近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了显著进展。这些模型通过在大规模文本数据上进行预训练,能够习得语言的基本特征和语义,从而在各种NLP任务上取得了突破性的表现。为了将预训练的LLM应用于特定领域或任务,通常需要在领域特定的数据集上对模型进行微调(Fine-tuni....

基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例
文章 2024-07-20 来自：开发者社区

多任务高斯过程数学原理和Pytorch实现示例

高斯过程其在回归任务中的应用我们都很熟悉了，但是我们一般介绍的都是针对单个任务的，也就是单个输出。本文我们将讨论扩展到多任务gp，强调它们的好处和实际实现。 本文将介绍如何通过共区域化的内在模型(ICM)和共区域化的线性模型(LMC)，使用高斯过程对多个相关输出进行建模。 多任务高斯过程 高斯过程是回归和分类任务中的一个强大工具，提供了一种非参数方式来定义函数的分布。当处理多个相关输出...

多任务高斯过程数学原理和Pytorch实现示例
文章 2024-07-17 来自：开发者社区

Pytorch的编译新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例

在深度学习中，优化模型性能至关重要，特别是对于需要快速执行和实时推断的应用。而PyTorch在平衡动态图执行与高性能方面常常面临挑战。传统的PyTorch优化技术在处理动态计算图时效果有限，导致训练时间延长和模型性能不佳。TorchDynamo是一种为PyTorch设计的即时（JIT）编译器，通过在运行时拦截Python代码、优化它，并编译成高效的机器代码来解决这一问题。本文通过使用合成数据集展....

Pytorch的编译新特性TorchDynamo的工作原理和使用示例
文章 2024-04-05 来自：开发者社区

使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例

import torch from torch_geometric.nn import GCNConv from torch_geometric.datasets import Planetoid # 加载数据集 dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') data = d...

文章 2024-01-27 来自：开发者社区

使用Transformer 模型进行时间序列预测的Pytorch代码示例

数据集 这里我们直接使用kaggle中的 Store Sales — Time Series Forecasting作为数据。这个比赛需要预测54家商店中各种产品系列未来16天的销售情况，总共创建1782个时间序列。数据从2013年1月1日至2017年8月15日，目标是预测接下来16天的销售情况。虽然为了简洁起见，我们做了简化处理，作为模型的输入包含20列中的3,029,400条数据，。每行的.....

使用Transformer 模型进行时间序列预测的Pytorch代码示例
文章 2023-10-20 来自：开发者社区

使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例

链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”，为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。在Torch Geometric中构建一个模型，使用PyTorch Lightning进行训练，并检查模型的性能。 库准备 Torch 这个就不用多介绍了 Torch Geometric 图形神经网络的主要库，也是本文介绍的重点 PyTorch Lightning...

使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例
阿里云文档 2023-09-03

如何进行PyTorch模型性能优化_云原生AI套件_容器服务Kubernetes版(ACK)

本文以PyTorch官方提供的Resnet50模型为例，说明如何通过PyTorch Profiler发现模型的性能瓶颈，进而使用TensorRT优化模型，然后使用Triton Inference Server部署优化后的模型。

文章 2023-02-20 来自：开发者社区

使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程

在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。数据准备让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。这只是一个日期轴上单个数字序列的图。下表显示了这个时间序列的前10个条目。每天都有价格数据。 date ...

文章 2023-02-19 来自：开发者社区

PyTorch 并行训练 DistributedDataParallel完整代码示例

训练时间长：训练过程可能需要数周甚至数月才能完成，具体取决于模型的复杂性和数据集的大小。内存限制：大型 DNN 可能需要大量内存来存储训练期间的所有模型参数、梯度和中间激活。 这可能会导致内存不足错误并限制可在单台机器上训练的模型的大小。为了应对这些挑战，已经开发了各种技术来扩大具有大型数据集的大型 DNN 的训练，包括模型并行性、数据并行性和混合并行性，以及硬件、软件和算法的优化。在本文中我们....

PyTorch 并行训练 DistributedDataParallel完整代码示例
文章 2023-01-17 来自：开发者社区

PyTorch函数中文文档详细解释及示例（持续更新）

torchTensors1、torch.is_tensor()torch.is_tensor(obj)判断指定对象是否为Tensor张量obj：目标对象示例：>>>x=torch.tensor([1,2,3]) >>>torch.is_tensor(x) True >>>torch.is_tensor(1) False2、torch.is_s....

PyTorch函数中文文档详细解释及示例（持续更新）

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