AIGC训练效率与模型优化的深入探讨
文章目录 1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1 学习率调节4.2 模型架构选择4.3 数据预处理与增强4.4 正则化技术4.5 量化与剪枝 5.代码示例6.结论 人工智能领域的发展，人工智能生成内容（ AIGC）越来越受关注。AIGC能够通过学习大量数据生成高质量内容，但训练效率和模型优化仍然是关键的研究方向。本博客将深入探AIGC的训练效率...
《用Python实现3D动态旋转爱心模型》
简介 如果二维的爱心图案已经无法满足你的创意，那今天的内容一定适合你！通过Python和matplotlib库，我们可以实现一个动态旋转的3D爱心模型，充满立体感和动感。# 实现代码（完整代码底部名片私信） 以下是完整的实现代码，直接运行即可： 代码解析 3D爱心公式： 动态旋转： 使用FuncAnimation逐帧更新视角，通过ax.view_init函数设置视角的动态变化，实现旋转效果。 美化设...
深度学习实验--初步探索数据增强、优化器对模型的影响
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 这次主要是探究，优化器、数据增强对模型训练的影响；基础篇还剩下几个, 后面的难度会逐步提升;越学，越觉得这个东西很玄学，没有过硬实力真的很难把控；欢迎收藏 + 关注, 本人会持续更新. 文章目录 1、实验优化器对比实验优化器结合数据增强分别进行与不进行数据增强，跑20轮分别进行与不进行数据增强，跑50轮 2、代码实现1、...
【NLP高频面题 - LLM架构篇】大模型为何使用RMSNorm代替LayerNorm？
【NLP高频面题 - LLM架构篇】大模型为何使用RMSNorm代替LayerNorm？ 重要性：★★★ 💯 NLP Github 项目： NLP 项目实践：fasterai/nlp-project-practice 介绍：该仓库围绕着 NLP 任务模型的设计、训练、优化、部署和应用，分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验 AI 藏经阁：https://gitee.com/fasterai/ai-...
【模型剪枝】YOLOv8 模型剪枝实战 | 稀疏化-剪枝-微调
文章目录 0. 前言 1. 模型剪枝概念 2. 模型剪枝实操 2.1 稀疏化训练 2.2 模型剪枝 2.3 模型微调 总结 0. 前言 无奈之下，我还是写了【模型剪枝】教程🤦♂️。回想当年，在写《YOLOv5/v7进阶实战专栏》 时，我经历了许多挫折，才最终完成了【模型剪枝】和【模型蒸馏】的内容。当时我尝试了各种剪枝和蒸馏方法，确实成功让模型变轻量了，但精度也下降了不少。做了很多实验后，我发现只有...
第四十篇 DDP模型并行
摘要 分布式数据并行（DDP）技术是深度学习领域中的一项重要技术，它通过将数据和计算任务分布在多个计算节点上，实现了大规模模型的并行训练。 DDP技术的基本原理是将数据和模型参数分割成多个部分，每个部分由一个计算节点负责处理。在训练过程中，每个节点独立计算梯度，然后通过通信机制将梯度汇总到主节点，主节点对梯度进行平均处理后，再将更新后的参数分发到各个节点。这种机制既保证了训练的并行性，又确保了模型参...
第三十九篇 ShuffleNet V1、V2模型解析
huffleNet V1可以灵活地满足不同应用场景的需求。 ShuffleNet V2 ShuffleNet V2是ShuffleNet系列的第二代网络架构，旨在进一步提高移动设备和边缘计算中深度学习模型的效率和性能。 特点与原理 简化的架构设计：ShuffleNet V2强调了模型设计的简单性，通过对计算复杂度和准确率之间关系的深入分析，提出了更有效的设计策略。 增强的通道洗牌：与ShuffleNe...
C/C++语言基础--C++检测内存泄露方法、RALL思想模型
thread2, 0, NULL ); WaitForMultipleObjects(2, handle, TRUE , INFINITE ); return 0;} 这个例子可以说是实际项目的一个模型，当多个进程访问临界变量时，为了不出现错误的情况，需要对临界变量进行加锁；上面的例子就是使用的Windows的临界区域实现的加锁。但是，在使用CRITICAL_SECTION时，EnterCritic...
增强多模态大语言模型推理能力：混合偏好优化的魔力
摘要 在当今的科技领域，开放源码的多模态大语言模型（MLLMs）正如雨后春笋般涌现。它们的训练一般分为预训练和监督微调两步。然而，这些模型在多模态推理，尤其是链式思维（CoT）表现上常常因分布偏移而受限。为了解决这一问题，我们引入了一种偏好优化（PO）过程来提升MLLMs的多模态推理能力。具体来说，我们从数据和模型两方面着手：（1）在数据方面，我们设计了一个自动化偏好数据构建流程，从而创建了一个高质...
基于python Django的boss直聘数据采集与分析预测系统，爬虫可以在线采集，实时动态显示爬取数据，预测基于技能匹配的预测模型
Django框架构建的“Boss直聘”数据采集与分析预测系统，旨在通过技能匹配的方式对招聘信息进行分析与预测，帮助求职者根据自身技能找到最合适的职位，同时为招聘方提供更精准的候选人推荐。系统的核心预测模型基于职位需求技能与求职者技能之间的匹配度来计算得分，并对职位进行排序和推荐。 1. 数据采集 数据采集部分通过爬虫技术从“Boss直聘”网站获取真实的招聘数据，包括职位名称、公司信息、工作地点、薪资范...