阿里云文档 2024-05-17

使用云原生AI套件分析优化机器学习模型

为了确保模型在正式部署前达到上线标准,您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作,对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例,介绍如何使用模型分析优化工具。

文章 2024-04-17 来自:开发者社区

PYTHON集成机器学习:用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24231  Boosting 是一类集成机器学习算法,涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型,尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久,Boosting 就是一个理论概念,而 AdaBoost(自适应提升)算法是该想法的第一个成功方法。 AdaBoost算法包括使用非常短的(一级)决...

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阿里云文档 2023-12-22

使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练

本文介绍如何使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练。

阿里云文档 2023-11-15

如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练(BERT-Large模型为例)

本文以BERT-Large模型为例,介绍如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练。

阿里云文档 2023-11-15

如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享

本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例,为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。

阿里云文档 2023-07-14

如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型

ResNet50作为一个广泛应用的经典结构网络,其优化在多种推理部署场景中都具有很高的实用价值。本文介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。

文章 2022-12-13 来自:开发者社区

机器学习模型的超参数优化(二)

随机寻优(Random Search)通常并不是所有的超参数都有同样的重要性,某些超参数可能作用更显著。而随机寻优方法相对于网格化寻优方法能够更准确地确定某些重要的超参数的最佳值。随机寻优方法随机寻优方法在超参数网格的基础上选择随机的组合来进行模型训练。可以控制组合的数量,基于时间和计算资源的情况,选择合理的计算次数。这一方法...

机器学习模型的超参数优化(二)
文章 2022-12-13 来自:开发者社区

机器学习模型的超参数优化(一)

引言模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与一般模型参数不同,超参数是在训练前提前设置的。举例来说,随机森林算法中树的数量就是一个超参数,而神经网络中的权值则不是超参数。其它超参数有:神经网络训...

机器学习模型的超参数优化(一)

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