使用Arena提交PyTorch分布式训练作业
PyTorch是一个开源的深度学习框架，广泛应用于各种深度学习模型的训练任务中，本文演示如何使用Arena提交PyTorch多机多卡训练作业，并通过TensorBoard可视化查看训练作业。
使用PyTorch实现GPT-2直接偏好优化训练：DPO方法改进及其与监督微调的效果对比
基于人类反馈的强化学习(RLHF)已成为大型语言模型(LLM)训练流程中的关键环节，并持续获得研究界的广泛关注。 本文将探讨RLHF技术，特别聚焦于直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)方法，并详细阐述了一项实验研究：通过DPO对GPT-2 124M模型进行调优，同时与传统监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)方法进行对....
基于CUDA12.1+CUDNN8.9+PYTORCH2.3.1,实现自定义数据集训练
0 结果预览 1 核心点 yolo命令行CL需要将虚拟环境的yolo程序加入系统路径。 遇到conda install 失效问题，重建新的虚拟环境，再进行安装。 whl可以下载好后再安装。 pip install F:\tool\ai\torch-2.3.1+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl pip install F:\tool\ai\torchvisio...
GPU 加速与 PyTorch：最大化硬件性能提升训练速度
摘要 GPU（图形处理单元）因其并行计算能力而成为深度学习领域的重要组成部分。本文将介绍如何利用PyTorch来高效地利用GPU进行深度学习模型的训练，从而最大化训练速度。我们将讨论如何配置环境、选择合适的硬件、编写高效的代码以及利用高级特性来提高性能。 1. 引言 深度学习模型的训练过程通常需要大量的计算资源。GPU因其高度并行化的架构而成为加速这些计...
深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络 引言 深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的 API 和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。 安装 PyTorch 确保安装了 Py...
PyTorch与DistributedDataParallel：分布式训练入门指南
# 概述 随着深度学习模型变得越来越复杂，单一GPU已经无法满足训练大规模模型的需求。分布式训练成为了加速模型训练的关键技术之一。PyTorch 提供了多种工具来支持分布式训练，其中 DistributedDataParallel (DDP) 是一个非常受欢迎且易用的选择。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 的 DDP 模块来进行分布式训练，并通过一...
【从零开始学习深度学习】44. 图像增广的几种常用方式并使用图像增广训练模型【Pytorch】
首先，导入实验所需的包或模块。 %matplotlib inline import time import torch from torch import nn, optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import...
【从零开始学习深度学习】36. 门控循环神经网络之长短期记忆网络（LSTM）介绍、Pytorch实现LSTM并进行训练预测
1 长短期记忆介绍 LSTM 中引入了3个门，即输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate），以及与隐藏状态形状相同的记忆细胞（某些文献把记忆细胞当成一种特殊的隐藏状态），从而记录额外的信息。 1.1 输入门、遗忘门和输出门 与门控循环单元中的重置门和更新门一样，如下图所示，长短期记忆的门的输入均为当前时间步输入Xt与...
【从零开始学习深度学习】35. 门控循环神经网络之门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）介绍、Pytorch实现GRU并进行训练预测
1. 门控循环单元设计 门控循环单元的设计在原始RNN的基础上引入了重置门（reset gate）和更新门（update gate）的概念，从而修改了循环神经网络中隐藏状态的计算方式。 1.1 重置门和更新门 如下图所示，门控循环单元中的重置门和更新门的输入均为当前时间步输入Xt与上一时间步隐藏状态Ht−1，输出由激活函数为sigmoid函数的全连接层计算得到。 ...
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