如何在DLC中使用PerfTracker进行性能诊断
PerfTracker是一个用于大模型训练的在线性能分析诊断工具，基于高精度的软硬件全栈信息在线监控。当任务性能出现问题时，它能在线获取各个Worker的所有CUDA核函数、Python函数执行记录及硬件监控记录，并生成分析报告，自动化诊断性能损失原因，如慢节点定位、瓶颈/耗时异常函数以及Hang问题等。本文为您介绍如何使用PerfTracker。
SWING算法工具使用文档
Swing 是阿里巴巴原创的一种新的match算法，不同于传统基于“点”的节点亲密度（proximity）计算方式，如：Common Neighbors, Adamic/Adar, Cosine Similarity, Jaccard Similarity, Wb-cosine, Rooted PageRank等，Swing会考虑网络结构信息，以高维的网络结构向二跳节点扩展，抗噪能力强，相比传统的...
强烈安利这款功能强悍的机器学习可视化工具
Yellowbrick是由一套被称为"Visualizers"组成的可视化诊断工具组成的套餐，其由Scikit-Learn API延伸而来，对模型选择过程其指导作用。总之，Yellowbrick结合了Scikit-Learn和Matplotlib并且最好得传承了Scikit-Learn文档，对你的模型进行可视化！ Juan L. KehoeYellowbrick主要包含的组件如下：特征...
机器学习模型可视化的最佳工具（Neptune）
“每个模型都是错误的，但有些模型是有用的”，这句话在机器学习中尤其适用。在开发机器学习模型时，您应该始终了解它在哪里按预期工作以及在哪里失败。您可以使用许多方法来获得这种理解：查看评估指标（您也应该知道如何为您的问题选择评估指标）查看 ROC、Lift Curve、Confusion Matrix 等性能图表查看学习曲线以评估过拟合查看模型对最佳/最坏情况的预测看看模型训练和推理是如何耗费资源的....
机器学习模型可视化类型和工具
什么是模型可视化？模型可视化提供了模型背后的原因和逻辑，以实现模型的问责和透明度。由于复杂的内部工作原理，机器学习模型被视为黑盒模型。数据科学家提供了一个高精度的模型。在某些情况下，模型无法向公众解释，因为系统可能会被非法侵入。数据可视化技术使用图表和图形来可视化大量复杂数据。单击以探索高级的数据可视化技术及其功能。不同类型的模型可视化描述如下：数据探索 - 数据探索是使用探索性数据分析 (ED....
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