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 2024-01-19 来自:开发者社区

机器学习第4天:模型优化方法—梯度下降

前言若没有机器学习基础,建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天:概念与体系漫游机器学习第2天:训练数据的获取与处理机器学习第3天:线性回归梯度下降原理简述介绍在一个多元函数中,某点的梯度方向代表函数增加最快的方向,梯度下降的原理就是,找到损失函数下降最快的方向(与梯度方向相反),然后往这个方向走,最后达到损失函数的最小值,如下图,从高的红色点到达了低的蓝色点,梯度下降就是这样一个过程我们可以得....

机器学习第4天:模型优化方法—梯度下降

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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 2017-08-25 来自:开发者社区

Andrew Ng机器学习课程笔记--week10(优化梯度下降)

本周主要介绍了梯度下降算法运用到大数据时的优化方法。 一、内容概要 Gradient Descent with Large Datasets Stochastic Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Convergence Advanced Topics Online Le...

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