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...
可视化机器学习实验指标和超参数的最佳工具（Neptune）
1. Neptune网络异常，图片无法展示|Neptune 是为运行大量实验的研究和生产团队构建的 MLOps 元数据存储。您可以使用 Neptune 跟踪运行中生成的所有元数据（即超参数、损失、指标等），然后可视化和比较结果。 自动将跟踪数据转换为知识库，然后与同事分享和讨论您的工作。Neptune 总结：轻松跟踪指标、超参数在模型训练时可视化损失和指标（监控学习曲线）比较各种模型/实验的学习....
[转载]易上手的数据挖掘、可视化与机器学习工具: Orange介绍
标签 PostgreSQL , Orange3 , 可视化 , 时空数据 背景 可视化分析会是一个让枯燥的数据说话的快捷途径，降低可视化分析门槛，同时又保留它的编程能力，是非常重要的。 如今数据种类越来越多，除了常见的数值、文本，还有数组、K-V、图像、空间数据、波、基因 等等。对可视化分析软件的要求也越来越高。 原文 http://blog.just4fun.site/Orange-st...
![[转载]易上手的数据挖掘、可视化与机器学习工具: Orange介绍](https://ucc.alicdn.com/3x5dm5sgv4yq6/developer-article328135/20241017/30cec0a3737b47c8b6a680c58efcd18c.png)
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