什么是模型部署？模型部署时机器学习项目的最后阶段之一，是将训练好的机器学习模型提供给最终用户的途径。需要以下三个步骤：模型持久化——一般以文件方式持久化选择适合的服务器加载已经持久化的模型提高服务接口，拉通前后端数据交流一般有三种方法依赖环境直接运行代码，flask框架下使用web提供服务使用tensorflow servingtensorRTtensorRTcaffe、pytorchde 等框架
PyTorch框架学习二十——模型微调（Finetune）一、Transfer Learning：迁移学习二、Model Finetune：模型的迁移学习三、看个例子：用ResNet18预训练模型训练一个图片二分类任务 因为模型微调的内容没有实际使用过，但是后面是肯定会要了解的，所以这里算是一个引子，简单从概念上介绍一下迁移学习与模型微调，后面有时间或需要用到时再去详细了解。一、Transfer
参考hugging face的文档介绍：https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_many#naive-model-parallelism-vertical-and-pipeline-parallelism，以下介绍聚焦在pytorch的实现上。 随着现在的模型越来越大，训练数据越来越多时，单卡训练要么太慢，要么无法存下整个模
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2023-09-26 10:08:42
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概述部署图由节点以及节点之间的关系组成。部署图展示了硬件的配置以及软件如何部署到网络结构中。部署图通常用来帮助理解分布式系统，一个系统模型只有一个部署图。部署图用于可视化软件组件部署的系统中的物理组件的拓扑结构。 UML 部署图元素 结点结点是存在于运行时的、代表计算机资源的物理元素，可以是硬件也可以是运行其上的软件系统，比如64主机、Windows server 2008操作
作者 | Patrick Hall and Andrew Burt 了解和修复ML中的问题，对于模型的广泛采用至关重要。人们逐渐意识到ML模型可能会失败，这是模型需要调试的原因，理解和修复ML模型中的问题对ML的未来至关重要。如果无法在模型表现不佳或行为异常时对它们进行故障排除，大规模采用和部署ML将无法实现。因为所有ML模型都会出错，所以所有关心ML的人也应该关心模型调试。这
目录模型部署工作ONNX存在的意义ONNX（Open Neural Network Exchange）ONNX示例模型推理示例Batch调整量化量化方式常见问题 模型部署工作训练好的模型在特定软硬件平台下推理针对硬件优化和加速的推理代码训练设备平台： CPU、GPU、DSPONNX存在的意义模型与硬件之间的对应关系适配复杂度mxn的结果，导致开发复杂化、效率较低等问题 使用一种模型表达结构将训练
## 摘要 数据合成是训练一个只有极少标注数据的小型模型的一种有前景的方法。数据合成的一种方法是利用大型语言模型的丰富知识，为小型模型合成伪训练样本，从而同时实现数据和计算的效率。然而，数据合成面临的一个关键挑战是，合成的数据集通常与真实任务数据分布存在较大的差异。因此，在本文中，我们提出了“逐步合成”（Synthesis Step by Step，简称S3）的数据合成框架，通过迭代地推断在合成数
无论是国企、民企还是外企，只要有数据，就要思考：到底将数据储存在哪里？1.私有云(Private Clouds)指为一个客户单独使用而构建的云，提供对数据的安全性和服务质量的最有效控制。私有云可部署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们部署在一个安全的主机托管场所，私有云的核心属性是专有资源。2.公有云(Public Clouds)指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通
背景近些年，NLP 应用方面有所突破，Bert、GPT、GPT-3 等超大模型横扫各种 NLP 测试后，人们发现参数量越大的模型，在算法方面表现越好，于是纷纷开始迅速向大模型方向发展，模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力，计算压力和通信压力。The size of language model is growing at an exponential rate
1.瀑布模型：之前必须先撰写出非常详细的需求说明书；2.快速原型模型:出软件产品的原型系统，这样可快速的和用户交互，用户通过该原型系统具体的了解该款软件，并通过原型发现用户需求的遗漏，同时用户参与度相较于瀑布模型加大了不少，这弥补了瀑布模型的不足；3.增量模型： 增量模型是将软件产品作为一系列的增量构件来设计、编码的。这样既可以快速的向用户提交可完成部分功能的产品，又能让用户有较充裕的时间适应新
关于模型的100个问答-part2一距离过年还有8天，没错的，我跟你一样还没有休假。深圳这段时间是冷到刺骨了，就是冷到我今天才来更新，不要烦我每次都要说这段话，毕竟是生活中无处表达，只能在这抒发了。上周的part1,感谢留言区的大神的回答，也补充了我知识的缺陷，谢谢！今天能写多少的问题就写多少个问题哈，有些我是想到就写上去了，也希望在这篇文章也能有大神出没，这个系列就是把一些零碎的知识汇总一下。1
# 实现“大模型服务架构图”教程
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“大模型服务架构图”。下面是整个流程以及每一步需要做的事情。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 制定架构设计 --> 编写代码 --> 测试 --> 部署上线
```
## 步骤
1. **确定需求**
- 确定服务的功能和需求
11月3日，2022云栖大会杭州现场，阿里达摩院联手CCF开源发展委员会共同推出AI模型社区“魔搭”ModelScope，旨在降低AI的应用门槛。达摩院率先向魔搭社区贡献300多个经过验证的优质AI模型，超过1/3为中文模型，全面开源开放，并且把模型变为直接可用的服务。“近十年来，AI的研究发展迅猛，但AI的应用始终是一大难题，使用门槛过高限制了AI的潜能。”阿里巴巴集团资深副总裁、达摩院副院长周
应用场景随着深度学习领域的发展，研究人员发现模型越大训练出来的效果越好，因此模型越来越大成为深度学习领域的一个显著特征。但是越大的模型对设备的要求越高，即需要单卡的算力更强，内存空间更大。当单卡运行不能满足模型的要求时，往往需要多卡甚至多台机器协调工作，共同完成训练工作。但如何协调多卡/多机来完成大模型的训练，是大规模分布式训练所需要解决的问题。模型并行策略是大规模分布式训练很常见的策略之一。它通
1. 什么是DAG宽依赖是划分Stage的依据。DAG的边界
开始:通过SparkContext创建的RDD结束:触发Action，一旦触发Action就形成了一个完整的DAG一个job和一个DAG有什么样的关系？
触发一个job形成一个DAG注意:一个Spark应用中可以有一到多个DAG，取决于触发了多少次Action一个DAG中会有不同的阶段/stage，划分阶段/stage的依据就是宽依赖一
DAE（Digital Asset Exchange）文件格式是3D交互文件格式，一般用于多个图形程序之间交换数字数据，DAE是一种3D模型，可被flash 导入。3Dmax与maya需要安装dae输出插件才可以打开，输出成后缀为dae的文件。谷歌地球的模型就是DAE。DAE文件是COLLADA的模型文件COLLADA定义了XML命名空间和数据库模式，以便在不丢失信息的情况下轻松地在应用程序之间传
CUDA编程模型概述:以程序员的角度可以从以下几个不同的层面来看待并行计算。领域层逻辑层硬件层在编程与算法设计的过程中，你最关心的应是在领域层如何解析数据和函数，以便在并行运行环境中能正确、高效地解决问题。 当进入编程阶段，你的关注点应转向如何组织并发线程。在这个阶段，你需要从逻辑层面来思考，以确保你的线程和计算能正确地解决问题。在C语言并行编程中，需要使用pthreads或OpenMP技术来显式
文章目录数模转换原理DAC模块主要特点DAC引脚DAC转换DAC数据格式DAC触发选择DAC输出电压DAC通道使能DAC输出缓冲器使能DAC通道1 相关寄存器DAC控制寄存器 DAC_CRDAC 通道1的12位右对齐数据保持寄存器DAC_DHR12R1DAC 通道1的12位左对齐数据保存寄存器DAC_DHR12L1DAC通道1的8位右对齐数据保存寄存器DAC_DHR8R1硬件连接DAC配置步骤相
一、Storm计算模型简介 DAG计算模型，一个阶段接另一个阶段再接另一个阶段，在这个有向无环图里面可以灵活的组合，DAG是由Spout和bolt组合起来的，它们都是节点，边就是stream数据流，数据流里面的数据单元就是Tuple，而grouping呢就是数据流里面的数据如何做分发。二、DAG模型介绍
文章目录一 模型训练1.基于高层API训练模型2.使用PaddleX训练模型3.模型训练通用配置基本原则二 超参优化1.超参优化的基本概念2.手动调整超参数的四大方法1）使用提前停止来确定训练的迭代次数2）让学习率从高逐渐降低3）宽泛策略4）小批量数据(mini-batch)大小不必最优 一 模型训练1.基于高层API训练模型通过Model.prepare接口来对训练进行提前的配置准备工作，包括
