讲得很好，记下来以后可以借鉴：
如何跑通第一个模型面对一个全新的任务时，可能会遇到深度神经网络的训练不收敛的情况：loss不下降或者计算过程中浮点数越界，处理这种情况有一些常见的技巧。总体的思路是尽量简化训练，使得网络参数很容易学，即使性能不够优，切忌在跑通第一个模型前就做很多为性能优化服务的、增加训练难度的事项，例如数据增强、网络加宽加深等。模型参数选择尽量找一个已经跑通过的、与当前任务相似的任
转载
2023-07-27 17:06:56
195阅读
# 如何用Python跑模型？
## 引言
在机器学习和数据科学领域，使用Python进行模型训练和预测是非常常见的。Python具有丰富的库和工具，可以方便地进行数据处理、特征工程和模型训练等操作。本文将介绍使用Python跑模型的流程和步骤，并给出相应的代码示例。
## 整体流程
下面是使用Python跑模型的整体流程，包括数据准备、特征工程、模型训练和预测等步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-16 17:59:05
601阅读
环境配置：Jdk1.8 + Tomcat7.0 + Mysql + HBuilderX（Webstorm也行）+ Eclispe（IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM + mybatis + Maven + Vue 等等组成，B/S模式 + Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。
转载
2024-07-14 10:21:03
49阅读
Preface：fine-tuning到底是什么？ 在预训练模型层上添加新的网络层，然后预训练层和新网络层联合训练。 文本分类的例子最典型了，最后加一个Dense层，把输出维度降至类别数，再进行sigmoid或softmax。 比如命名实体识别，在外面添加BiLSTM+CRF层，就成了BERT+BiLSTM+CRF模型。 这个例子可能不太典型，因为还是加了繁重的网络结构。 做多分类和多标签分类时，
要在 GPU 上使用 `ollama` 跑模型，我经历了一系列的步骤，从环境配置到调试，最终实现了高效的模型运行。在这篇博文中，我将详细记录这个过程。
首先，进行环境配置。这一阶段需要确保所有依赖项都正确设置。
1. 安装需要的包和工具：
- CUDA Toolkit
- cuDNN
- NVIDIA 驱动程序
- `ollama` 工具
2. 安装步骤展示：
``
# Python 跑模型：从数据预处理到模型评估
在现代数据科学和机器学习领域，Python 已成为最受欢迎的编程语言之一。它以其简洁的语法、强大的库支持以及丰富的社区资源而闻名。本文将介绍如何使用 Python 跑模型，包括数据预处理、模型训练和评估。我们将通过代码示例逐步引导你理解这一过程，同时还会使用 mermaid 语法展示关系图和序列图，帮助你更好地理解模型的各个环节。
## 1.
原创
2024-10-11 10:43:21
170阅读
机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
转载
2024-02-28 14:51:34
710阅读
导语计算机在执行程序时，每条指令都是在CPU中执行的，而执行指令过程中，涉及数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存（物理内存）当中的，这时就存在一个问题，由于CPU执行速度很快，而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多，因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行，会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存。当程序在运行
1、GPU发展简介自1999年NVIDIA发布第一款GPU以来，GPU的发展就一直保持了很高的速度。为了实时生成逼真3D图形，GPU不仅采用了最先进的半导体制造工艺，在设计上也不断创新。传统上，GPU的强大处理能力只被用于3D图像渲染，应用领域受到了限制。随着以CUDA为代表的GPU通用计算API的普及，GPU在计算机中的作用将更加重要，GPU的含义也可能从图形处理器（Graphic Proces
转载
2024-03-27 16:20:33
68阅读
# 自然语言处理（NLP）模型用什么软件跑？
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机对人类语言的理解和处理。NLP模型通常需要大量的数据和计算资源来训练和运行。那么，要让NLP模型跑起来，需要用到什么软件呢？
## NLP模型训练软件
在训练NLP模型时，我们通常会用到一些流行的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。这些框架提供了丰富
原创
2024-04-26 06:10:37
192阅读
转自＝easyrock（2路转4路）＝的原创，很少看见这么深入底层的与性机制详解，牛人啊，膜拜ing进而收藏之！街机模拟器工作原理 这几天学习了一下finalburn的源代码，有一些心得，惊喜之余，整理出来与大家分享。
我们
常说的芯片，通常都是接受一定的输入，完成特
转载
2024-01-06 23:14:10
68阅读
# Python如何运行模型
在机器学习和深度学习领域，模型是一种用于解决实际问题的重要工具。Python是一种广泛使用的编程语言，可以在其上运行各种机器学习和深度学习模型。本文将介绍如何使用Python来运行模型，并通过一个实际问题的例子来说明。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要准备一些必要的工具和库。首先，我们需要安装Python的运行环境。你可以从官方网站（
```pyth
原创
2023-11-27 13:34:46
347阅读
# Python机器学习模型跑完后怎么用
机器学习（ML）已经成为数据分析和建模领域的重要工具。无论是商业需求、科学研究还是个人项目，机器学习模型都可以帮助我们从数据中提取有价值的洞察。然而，很多初学者在完成模型训练后，往往不知道如何将获得的模型应用到实际问题中。本文将通过一个实际的示例，展示如何使用Python机器学习模型进行预测。
## 实际问题背景
假设我们在一家电子商务公司工作，需要
原创
2024-09-09 06:37:47
389阅读
建造者模式Builder模式的关键在于，将“要做什么”与“做出来”分离，将“how to compose”与“construction”分离：Director知道“how to compose”， Builder负责“how to construction”；Director负责指挥， Builder负责实施；Director负责制定步骤，Builder负责执行具体步骤；例如我们要建造一个房子，在
转载
2023-08-21 14:33:58
98阅读
# 用WPS跑Python
## 引言
Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于各种领域，包括科学计算、数据分析、人工智能等。而 WPS 是一款功能全面的办公软件，提供了强大的表格处理、文档编辑和演示制作等功能。本文将介绍如何在 WPS 中运行 Python，并给出一些示例代码。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装 Python 和 WPS Office。Pyt
原创
2023-12-24 06:13:48
1548阅读
# 使用Python和CUDA进行高性能计算
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算架构，可以利用显卡的强大计算能力加速计算任务。通过结合Python和CUDA，程序员可以轻松地在GPU上运行高性能计算重负载任务。本文将介绍Python如何利用CUDA进行计算，并提供示例代码。
## 1. 安装CUDA和相关库
在
原创
2024-09-13 05:39:23
245阅读
# 用CPU跑Python
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁和易于学习的特性而受到开发者的喜爱。在执行Python代码时，CPU（中央处理单元）作为计算机的核心组件，承担着大部分的计算任务。在本文中，我们将讨论如何在CPU上高效地运行Python代码，并提供一些实用的示例。
## CPU基础知识
让我们先简要了解一下CPU的基本工作原理。CPU负责执行程序中的指令，处理数据
ollama跑模型怎么设置用GPU
在深度学习及大规模模型训练的时代，有效利用 GPU 来提升模型的训练速度是至关重要的。Ollama 是一个强大的工具，但在很多时候，用户却在 GPU 设置上遇到了问题。以下是解决 "ollama 跑模型怎么设置用 GPU" 问题的复盘记录。
## 用户场景还原
在一个数据科学团队中，团队成员准备使用 Ollama 来进行大规模的深度学习模型的训练。为了加速训
# 在 Windows 平台用 Docker 跑大模型的指南
利用 Docker 在 Windows 平台上运行大模型是一个高效的方式，它能够提供隔离的环境，简化依赖项管理。本文将引导你完成从安装 Docker 到运行大模型的整个过程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 Docker Desktop |
| 2 | 创建 D
原创
2024-10-28 05:56:52
616阅读
## Python 用显卡跑
### 引言
随着数据处理和机器学习的飞速发展，对计算资源的需求也越来越高。传统的中央处理器（CPU）在处理大规模数据和复杂计算任务时可能会遇到性能瓶颈。因此，使用图形处理器（GPU）来加速计算已成为一种流行的选择。Python作为一种广泛使用的编程语言，也提供了使用显卡进行加速计算的方法。本文将介绍如何在Python中使用显卡进行计算，并给出相应的代码示例。
原创
2023-10-04 10:27:47
224阅读
