作者 | Jeff Hale 译者 | Monanfei 责编 | 夕颜 出品 | AI科技大本营(id:rgznai100)
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如,650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。就算我们使用云服务器,花费的开销也不是所有人都能够承担的。
现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。
导读:俗话说,磨刀不误砍柴工,要想闯荡编程世界,一套趁手的编辑器是必不可少的。对 Python 语言的使用者来说,不论你是刚开始学习编程知识的萌新小蛇,还是已经有了许多编程经验的巨蟒大佬,今天介绍的这款神器,一定能给你的学习、工作带来许多助益。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:
一周前,亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab,提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司,他们提供了名叫Gradient的服务:大家都可以用云端GPU,直接跑Jupyter Notebook,不需要付费。
Colab由Geogle开发,当然我这里不教翻墙,你可以自己去学习,网上教程不少。
查看 NVIDIA_CUDA 版本,这里有有个坑:!nvidia-smi方法查看版本为11.2,而 !nvcc --version 方法查看版本为11.1。
从最开始介绍卷积、循环神经网络原理,到后来展示各种最前沿的算法与论文,机器之心与读者共同探索着机器学习。我们会发现,现在读者对那些著名的深度学习模型已经非常熟悉了,经常也会推导或复现它们。
数千微信好友,每天都会有几个问我 Torch not complied with CUDA enabled 这类问题。
作者:Alex Wiltschko、Dan Moldovan、Wolff Dobson
我们非常高兴能够将训练后的 float16 quantization 作为模型优化工具包(Model Optimization Toolkit)的一部分。这套工具包括了:
Llama 2模型中最大也是最好的模型有700亿个参数。一个fp16参数的大小为2字节。加载Llama 270b需要140 GB内存(700亿* 2字节)。
当涉及大量数据时,Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快,但处理大量数据仍然效率不高。
Colaboratory(简称 Colab),是Google公司的一款产品,可以浏览器中编写和执行 Python 代码。
我们在网上只发现比较少的信息与资源,最开始介绍 Colab 免费 TPU 的内容还是谷歌开发者 Sam Wittevee 最近的演讲 PPT。因此本文的测试和探索都是基于官方文档和实例所实现的,还有很多 TPU 特性没有考虑到,感兴趣的读者可查阅文末的参考资料,了解更多 Colab 免费 TPU 的特性。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
很长一段时间以来,我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型,其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU,配备 12GB 内存,且速度稍有增加,为 8.73 TFlops。最近,Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项,其浮点计算能力为 180 TFlops。
新智元编译 来源:Hackernoon 作者:Nick Bourdakos 编译:刘小芹、克雷格 【新智元导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵?今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务,T4GPU耗能仅为70瓦,是面向现有数据中心基础设施而设计的,可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。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。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误。
神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速,这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是,在很多情况下,GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。比如训练词嵌入时,计算是在 CPU 上进行的,然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。
注:本文编译自medium,原英文链接:https://medium.com/@nickbourdakos/train-your-machine-learning-models-on-googles-
作者:刘威威 编辑:黄俊嘉 注:本文编译自medium,原英文链接:https://medium.com/@nickbourdako
在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神经网络方面,即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
最近在colab上跑了一下cifar-10的图像分类数据,结果发现跑的很慢。拿本机的CPU试了一下,一个epoch大概需要20min;在colab的GPU上甚至需要两倍以上的时间。感觉很不合常理。
Colab全称Colaboratory,即合作实验室,是谷歌的提供的一个在线工作平台,使用Jupyter笔记本环境,完全运行在云端,且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
机器之心专栏 机器之心编辑部 在训练强化学习智能体的时候,你是否为训练速度过慢而发愁?又是否对昂贵的大规模分布式系统加速望而却步?来自 Sea AI Lab 团队的最新研究结果表明,其实鱼和熊掌可以兼得:对于强化学习标准环境 Atari 与 Mujoco,如果希望在短时间内完成训练,需要采用数百个 CPU 核心的大规模分布式解决方案;而使用 EnvPool,只需要一台游戏本就能完成相同体量的训练任务,并且用时不到 5 分钟,极大地降低了训练成本。 目前,EnvPool 项目已在 GitHub 开源,收获超
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
10余行代码,借助 BERT 轻松完成多标签(multi-label)文本分类任务。
📷 来源:DeepHub IMBA 本文约3400字,建议阅读7分钟 加快训练速度,更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神
(题图 This image was marked with aCC BY-NC-SA 2.0license.)
本文评测来自好友Jack OmniXRI的测试。本篇结尾有原文链接,大家可以访问他的Blog,如果大家对边缘计算技术的发展很感兴趣,相信他的Blog一定不会让你失望的。
现在,谷歌AI掌门人Jeff Dean转发推荐了一个训练ResNet的奇技淫巧大礼包,跟着它一步一步实施,训练9层ResNet时,不仅不需要增加GPU的数量,甚至只需要1/8的GPU,就能让训练速度加快到原来的2.5倍,模型在CIFAR10上还能达到94%的准确率。
计算机常见的处理器包括CPU和GPU,CPU即中央处理单元(Central processing unit),它是计算机的控制核心。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时在大量的逻辑判断中,包含了大量的分支跳转和中断处理,使得CPU的内部结构异常复杂,不擅长于快速计算。
深度学习的训练过程常常非常耗时,一个模型训练几个小时是家常便饭,训练几天也是常有的事情,有时候甚至要训练几十天。
最近的许多研究结果表明,无限宽度的DNN会收敛成一类更为简单的模型,称为高斯过程(Gaussian processes)。
我们都知道,在学习计算机的过程中,总会出现各种各样的问题,这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受;更别说在学习深度学习的过程中了。
Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!可以在上面轻松地跑例如:Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。
AF2已经出了一段时间,上次试了试RoseTTAFold,这次试试AlphaFold2.
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题:深度学习笔记15:ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。但环境配置并不是一路顺利的,总有些奇奇怪怪的问题让人头疼,所以,在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。
结合自己学习Deep Learning以来的经验来谈谈自己的感受吧,实验室刚开始也只有单卡的机器,现在工作了有机会使用更多的计算资源。
来源:DeepHub IMBA本文约3300字,建议阅读10+分钟本文中,我们了解了 JAX 是什么,并了解了它的一些基本概念。 JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库: 它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy , jax.numpy提供了与numpy非常相似API接口。 它与 NumPy API 非常相似,几乎任何可以用 numpy 完成的事情都可以用 jax.numpy 完成。 由于使用XLA(一种加速线性代数计算的编译器)将Python和JAX代码JI
与 import numpy as np 类似,我们可以 import jax.numpy as jnp 并将代码中的所有 np 替换为 jnp 。如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的,那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是,如果有可用的GPU,JAX则可以直接使用。
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