读者可以使用这个 notebook 或这个 codelab 中的代码来跟进此教程。...我已经在 Cloud Datalab 中测试了 notebook，并且在 Cloud Shell 中测试了 codelab。...codelab：https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tpu-resnet Cloud Datalab：https://cloud.google.com.../datalab Cloud Shell：https://cloud.google.com/shell/ ?...你可以从你用于训练的 CSV 文件中得到类的列表： gsutil cat gs://cloud-ml-data/img/flower_photos/train_set.csv \ | sed 's/,/
你可以在 Google Cloud Datalab 中运行 BigQuery 查询，而查询结果将以一种 Python 可用的形式返回给你。（github上包含完整的 Datalab 手册与详细评注。...上面是我们的历史数据，而我们可以用这些历史数据来基于天气预测出租车需求。 基准测试： 当进行机器学习时，最好拥有一个测试基准。这个测试基准可以是一个简单的模型，也可以是你从直觉得来的标准。...完整的代码可参见 Datalab notebook；Google CloudMachine Learning 的 Alpha 版则提供了更简单的办法来做这件事。...我们保存模型，把它在测试数据集上运行，并验证它能否比基准模型做得更好： ? 约8,200 的均方根误差，这是比采用历史平均值而得到的 12,700 要好得多的结果。...谷歌云平台中的公共数据集包括来自美国国家海洋与气象局的天气信息。要想更多地了解谷歌云平台和它的大数据、机器学习能力，你也可以注册谷歌云的培训课程。 来源：cloud.Google.com
王小新 编译自 Google Cloud Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你们程序员啊，连带娃都这么技术流…… 今年夏天，谷歌云负责维护开发者关系的Kaz Sato带着他的儿子，用一些传感器和一个简单的机器学习线性模型...如果换成“布”的收拾，所有传感器都不弯曲，则上图的数据都会趋近于0。 第4步： 使用Cloud Datalab可视化数据 该如何确定这三个数字的组合是代表着“石头”、“布”还是“剪刀”？...我使用的工具是Cloud Datalab，这是一个很受欢迎的Jupyter Notebook版本，并已集成到Google Cloud平台，可提供基于云数据分析的一站式服务。...你可以在Web UI中编写Python代码，使用如NumPy、Scikit-learning和TensorFlow等函数库，并将其与Google Cloud服务（如BigQuery、Cloud Dataflow...根据不同手势，我把手套传感器数据分开保存成三个CSV文件，每个文件包含800行数据。你可以在Cloud Datalab上编写Python代码，将它们读取并转换为NumPy数组，示例代码如下： ?
Google的一个工程师做的机器学习101 ppt，非常华丽，可以看看 链接：https://docs.google.com/presentation/d/1kSuQyW5DTnkVaZEjGYCkfOxvzCqGEFzWBy4e9Uedd9k...Google发布Tacotron 2, 让TTS产生的语音更接近人声，有一篇小paper，大概的idea就是2步走，先用seq2seq从字母生成语音特征，然后在用wavenet类似的方法从语音特征生成最后的语音...本周都在学习Google Cloud的一系列跟大数据相关的一系列产品，其实除非是做纯研究，否则要让产品落地的话整个数据链的pipeline非常非常重要，不是打广告，Google这些产品还都挺有用的: Cloud...Dataprep - 洗数据用的 Cloud Dataproc - host在Google服务器上的hadoop/spark Cloud Dataflow - host在Google服务器上的Apache...Beam，跑数据pipeline，支持batch和streaming BigQuery - 数据仓库 Cloud Datalab - host在Google服务器上的jupyter notebook
CoLaboratory 允许使用谷歌虚拟机执行机器学习任务和构建模型，无需担心计算力的问题，而且它是免费的。...本文所用的 CoLaboratory notebook 链接：https://colab.research.google.com/notebook#fileId=1aQGl_sH4TVehK8PDBRspwI4pD16xIR0r...各层中的神经元网络不断将信息从输入传输到输出，直到其权重调整到可以生成反映特征和目标之间底层关系的算法。...它们在 Colaboratory Notebook 中显示如下： 进行预测，构建混淆矩阵。 训练网络后，就可以在 X_test set 上进行预测，以检查模型在新数据上的性能。...该教程的 Notebook 地址：https://colab.research.google.com/notebook#fileId=1aQGl_sH4TVehK8PDBRspwI4pD16xIR0r
CoLaboratory 允许使用谷歌虚拟机执行机器学习任务和构建模型，无需担心计算力的问题，而且它是免费的。...本文所用的 CoLaboratory notebook 链接：https://colab.research.google.com/notebook#fileId=1aQGl_sH4TVehK8PDBRspwI4pD16xIR0r...各层中的神经元网络不断将信息从输入传输到输出，直到其权重调整到可以生成反映特征和目标之间底层关系的算法。...谷歌允许使用其服务器上的一台 linux 虚拟机，这样你可以访问终端为项目安装特定包。如果你只在代码单元中输入 !ls 命令（记得命令前加!），那么你的虚拟机中会出现一个 datalab 文件夹。...该教程的 Notebook 地址：https://colab.research.google.com/notebook#fileId=1aQGl_sH4TVehK8PDBRspwI4pD16xIR0r
更优秀"的用户 我们回归到DataLab，它是腾讯大数据自研的，以大语言模型驱动的大数据智能体为基础，连接Python、SQL、Pyspark等多种常用的数据分析语言的智能数分与数科工具，同时后续本文将针对...为了应对这一问题，腾讯大数据研发团队参考国内外公司成熟的相关解决方案（例如Databricks, Hex等），并结合公司内的自有技术积淀和应用实践，提出DataLab——一个一站式数分与数科工具，通过大模型多智能体框架来统一...● 在整个任务周期，代理智能体动态监控其他智能体的子任务完成情况，将它们的输出以结构化形式存储在共享信息池中，并根据当前任务状态从池中召回信息传递给相应的智能体，以促进子任务的进一步执行。...● 当所有子任务都已完成并且足以解决用户请求时，代理智能体总结并生成最终结果返回给用户 多模态Notebook DataLab支持SQL, Python, Chart和Markdown四种类型的Cell...Cell的上下文管理模块，生成Notebook中Cell依赖关系的有向无环图，提取与用户请求相关的最小Cell子集，并过滤无关内容。
那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。...训练模型 在训练模型的过程中我们可以随时保存模型，当时也可以在训练开始之前加载之前训练过程的模型。...创建执行器之后，就可以加载之前训练的模型了，有两种加载模型的方式，对应着两种保存模型的方式。...加载之前训练保存的持久化变量模型，对应的保存接口是fluid.io.save_persistables。...# 保存预测模型路径 save_path = 'models/infer_model/' # 从模型中获取预测程序、输入数据名称列表、分类器 [infer_program, feeded_var_names
如何从Google Play下载Android应用的APK安装文件？...有时候可能因为种种原因，你无法直接在手机上连接Google Play来下载应用（比如说你设备不兼容，说你所在地区不支持，或者你想装到上不去Google Play的Kinlde上），但你又想安装这个应用，...从某荚里安装？到某峰论坛里找？只要不是官方渠道下载，就绝对都不靠谱，可能会下载到被植入广告甚至恶意代码的应用都是很正常的，所以还是从Google Play下载靠谱。...在这里推荐使用http://apps.evozi.com/apk-downloader/，打开网页后直接输入Google Play应用的地址，即可索取到直接从Google Play下载APK安装文件的链接
不过，这个列表并不全面，基本都是我用过或者从别人那听过的： Google Colaboratory：https://colab.research.google.com/ Paperspace Gradient...GCP Deep Learning VM Images GCP（Google Cloud Platform）提供了一整套云计算服务，包括运行深度学习模型和工作负载的基础设施。...将你的 SSH 密码保存在安全的地方，用下列命令从终端登录服务器： ? 恭喜！你现在已经成功登入了自己的深度学习服务器。以下是关于深度学习设置方面的内容，前提是你在用 Linux 服务器。...因此我们用的是旧版的 CUDA 9.0，你可以从历史版本的发布页面获取该版本。如果你在服务器上，最好用终端直接下载安装文件，并用下面的命令配置 CUDA： ? 3....你可以从官方网站下载 cuDNN，但你先要注册一个英伟达的账号。之后你会得到下载 cuDNN 的链接，然后你可以在服务器上通过这个链接直接在终端上下载： ?
https://www.itdog.cn/http/ 无法直接从 HuggingFace[1] 下载模型时，可借助 https://github.com/AlphaHinex/hf-models 仓库，...使用 GitHub Actions[2] 构建一个 Docker 镜像，在镜像中用 huggingface_hub[3] 下载好所需模型，再将镜像推送至 Docker Hub[4]，最后以下载镜像方式曲线下载模型...1可用模型（tags） 当前可用模型可见仓库 tags[5]，仓库 tag 对应镜像 tag，如： 下载 codet5-small[6] tag 对应的镜像命令为： docker pull alphahinex...2如何使用 下载镜像： docker pull alphahinex/hf-models:codet5-small 直接从 Docker Hub 下载镜像有困难，可参考 解决目前Docker Hub国内无法访问方法汇总...在 docker-image.yml 中使用 Maximize build disk space[14] 这个 Action 来将根路径的空闲空间扩展到 45GB 左右，如果要下载的模型文件总大小超过了这个范围
数据的特性细粒度分析 细粒度分析指的是，我们从多个不同的角度去认识一个数据集的特性。下图 2 为 SST 数据集（自然语言处理中关于情感分析的流行数据集）中的样本按照不同文本长度划分的分布图。...图 5 为 DataLab 定义的 Prompt 例子，包括 Prompt 的特征 (如长度、形状等)、属性 (如模板、答案等)、支持的预训练语言模型，以及它在不同的预训练语言模型的结果（图 5 下右）...我们用一个例子测试对比了下 DataLab 和 Google Dataset Search：我们发现前者可以比较精准地找到一个符合描述的数据集，而 Google Dataset Search 直接失效。...下图 6：DataLab 和 Google Dataset Search 对于同一个学术 idea 而推荐的数据集。 (a) DataLab 为给定的 idea 而推荐的数据集的结果页面。...（b）Google Dataset Search 为给定的 idea 的搜索结果（没有结果返回） 6.
Google开源了新的大模型 Gemma ，Gemma是一系列轻量级、最先进的开放式模型，采用与创建Gemini模型相同的研究和技术而构建。...您今天就可以开始与 Gemma 合作，使用 Kaggle 中的免费访问权限、Colab 笔记本的免费套餐以及首次使用 Google Cloud 用户的 300 美元积分。...研究人员还可以申请高达 50 万美元的Google Cloud 积分来加速他们的项目。...colab运行 如果你有google账号那就直接打开Gemma的colab页面 (没有的话就注册一个啦) 不出意外你会看到这样一个页面 接下来点击右上角，按照我的截图顺序，选择显卡为t4 点击保存...KAGGLE_KEY，值填写的是key对应的值，在刚才的例子那就是写12345678901112131415 image.png 记着打开两个的访问权限 ## 运行colab 运行notebook即可，
提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。...Engine的容器中，或Google Cloud App Engine的网页应用上，或者Google Cloud Functions的微服务，如果没有设置GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS...GitHub、Google Drive上的notebook，或上传自己的notebook）。...如果模型要做重计算（比如大矩阵乘法），强大的GPU算的更快，你还可以尝试Google Cloud AI Platform的TPU，它运行这种模型通常更快。...笔记：AI Platform还可以用于在大量数据上执行模型：每个worker从GCS读取部分数据，做预测，并保存在GCS上。
我用来微调模型的数据来自之前检索到的 reddit 评论大型数据库：https://bigquery.cloud.google.com/dataset/fh-bigquery:reddit_comments...最棒的是，gpt-2-simple 的作者甚至建立了一个经过微调的 Google Colab notebook。...和在原始教程中一样，你需要授予笔记本从 Google 驱动器读写的权限，然后将模型保存到 Google 驱动器中，以便从以后的脚本重新加载。...usp=sharing ）下载三个微调的模型。 BERT 鉴别器性能 评估现实性的模型的训练就和在传统的 GAN 中一样。...然后，我在一个单独的 BERT 鉴别器 notebook（https://drive.google.com/open?
一个Jupyter notebook 可通过我们的模型之一进行开箱推理 借助谷歌云实现便捷的本地训练脚本以及分布式训练和评估管道 SSD模型使用了轻量化的MobileNet，因此它可以轻而易举地实时在移动设备运行...现在，就可以下载代码，使用Jupyter notebook对图片中的物体进行识别。也可以使用Cloud ML训练自己的识别器了。...代码下载地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection Jupyter notebook：https://github.com.../tensorflow/models/blob/master/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb Cloud ML：https://cloud.google.com.../blog/big-data/2017/06/training-an-object-detector-using-cloud-machine-learning-engine via Google； AI
第一步是下载notebook：https://gist.github.com/bourdakos1/817611ebfe0d72a027ced9b072ec5c87 （或你选择的其他notebook）...上传你之前下载的notebook： ? 选择 Runtime > Change runtime type: ? 然后选择GPU: ? 现在你应该可以想平常一样运行自己的notebook了。...唯一的区别是最后一部分。如果你想通过浏览器下载你的模型或其他文件，可以使用它们的Python库： ?...Colaboratory 可与 Google Cloud BigQuery 结合使用。...一分钱一分货：英伟达可能要发布专用于挖矿的GPU Nick Bourdakos用它来训练一个物体检测模型，它能在MacBook Pro上从每步执行15-20秒钟，而当运行20000步时，它真的会加起来，
可以从大多数 GCP 计算和处理服务访问 Cloud SQL 实例。 最快的访问方式之一是使用 Google Cloud Shell。 实例的所有更新和补丁都是自动的，用户无需担心。...代替空表，选择从以下位置创建表：Google Cloud Storage。 给出文件的位置。 选择文件格式为 CSV。...然后，该代码从 GCS 存储桶中下载训练数据（text_classification_emp.csv）。 然后将其存储在本地作业目录中以供进一步使用。...GCP 提供以下用于上传数据集的选项： 从计算机上载 CSV 文件：CSV 文件应包含 Google Cloud Storage 路径列表和相应的标签，并用逗号分隔。...创建数据集后，可以从 Google Cloud Storage URI 和本地驱动器导入其他项目。
方便，方便，还是方便 其实对于很多人来说，构建模型往往在数据集阶段就会被卡住。 现在网络上的数据集虽然一抓一大把，但质量参差不齐。 而且很多新入门的童鞋也对于自己应该用什么样的数据集，非常迷茫。...就拿找数据集来说吧，在DataLab上你不仅可以按照模型的需求来筛选合适数据集，还能看看哪些数据集最受欢迎、哪些下载量最多、哪些访问量最多。 毕竟“大家说好才是真的好”，这句话在哪也受用嘛。...DataLab提供86个功能，可以将不同的数据集标准化处理为统一格式。 如果你构建模型时不知道该用什么样的数据集，还能直接问DataLab。...比如当你输入研究思路： 我想训练一个可以识别啤酒评论中包含的积极和消极情绪的模型。 DataLab就能给出20个数据集任君选择，每一个点进去还有更加详细的介绍。...从DataLab上的大数据分析可以看出，美国在语言数据集上的优势巨大，因为很多现有公开、流行的数据集都是以英文为主。 相较之下，中文数据集的积累情况就不够好。
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