模型训练

昇思25天学习打卡营第11天 | LLM原理和实践：基于MindSpore实现BERT对话情绪识别BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构，因此一定要熟练掌握Transformer的Encoder的结构。

全面了解机器学习目录一、基本认识1. 介绍2. 机器学习位置二、机器学习的类型1. 监督学习2. 无监督学习3. 强化学习

LLM并行训练3-数据并行在参数存储时采取fp32, 开始进行fp/bp时转成fp16运算, 拿到fp16梯度后再转回fp32更新参数.

设计师阿威

用AI绘画-Stable Diffusion稳定生成指定人物的2-3人场景图，制作小说配图从未如此轻松！大家好，我是设计师阿威最近，尝试在写故事，然后用sd配图。其中，单人场景很容易生成。但是多人场景的话，很难稳定生成满意的图像。

一个轻量级的TTS模型实现python 版本 3.9本次采用LJSpeech数据集，百度网盘下载地址链接：https://pan.baidu.com/s/1DDFmPpHQrTR_NvjAfwX-QA 提取码：1234

让 AI 写高考作文丨10 款大模型 “交卷”，实力水平如何？文章部分素材来源 | CSDN（ID：CSDNnews）在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来科技，而是逐渐融入我们日常生活的实用工具。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居系统到精准医疗诊断，AI技术正以其强大的计算能力和数据分析能力，改变着我们的工作方式、生活方式乃至思维方式。

灵魂画师向阳

【AI绘画Stable Diffusion】单人LoRA模型训练，打造你的专属模型，新手入门宝典请收藏！大家好，我是灵魂画师向阳本期我将教大家如何进行LoRA模型训练，打造你的专属模型，内容比较干，还请耐心看完！

深度学习算法与自然语言处理

大模型实战案例：8卡环境微调马斯克开源大模型 Grok-1节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

Training - 使用 WandB 配置可视化模型训练参数欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/137529140

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Huggingface初上手即ERNIE-gram句子相似性实战大模型如火如荼的今天，不学点语言模型（LM）相关的技术实在是说不过去了。只不过由于过往项目用到LM较少，所以学习也主要停留在直面——动眼不动手的水平。Huggingface（HF）也是现在搞LM离不开的工具了。

【机器学习】TensorFlowLite安装和模型训练Linux，部分库不支持Apple芯片做AI这部分的开发，还是强烈建议装个Linux双系统或虚拟机这些比折腾Windows和Mac上的移植环境要轻松得多

基于Python实现地标景点识别地标景点识别是一种基于计算机视觉技术的应用，旨在通过对图像进行分析和处理，自动识别出图片中的地标景点。本文将介绍地标景点识别的背景和原理，并使用Python编程语言来实现一个简单的地标景点识别系统。

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从工程化角度，详解鹏程·脑海大模型训练过程从工程化的角度，对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。

PyTorch数据并行（DP/DDP）浅析一直以来都是用的单机单卡训练模型，虽然很多情况下已经足够了，但总有一些情况得上分布式训练：由于还没遇到过一张显卡放不下整个模型的情况，本文的分布式训练仅限数据并行。主要从数据并行的原理和一些简单的实践例子进行说明。

AutoDL 使用记录创建实例需要依次选择：计费方式 → \to → 地区 → \to → GPU型号与数量 → \to → 主机

机器学习社区

一种全新且灵活的 Prompt 对齐优化技术并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。一种方案是，人向模型对齐。于是有了「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配 LLM 的 Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。

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昇腾迁移丨4个TensorFlow模型训练案例解读本文分享自华为云社区《TensorFlow模型训练常见案例》，作者：昇腾CANN。基于TensorFlow的Python API开发的训练脚本默认运行在CPU/GPU/TPU上，为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力，需要将其迁移到昇腾平台。

Pytorch学习笔记（模型训练）在同一个包下创建train.py和model.py，按照步骤先从数据处理，模型架构搭建，训练测试，统计损失，如下面代码所示