张量处理单元(TPU)是能够大大加快深度学习模型训练速度的硬件加速器。在斯坦福大学进行的独立测试中,在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度(30 分钟)达到预期的准确率。
安装虚拟环境:为了隔离依赖并防止与其他Python项目冲突,最好为ChatGPT开发创建一个虚拟环境。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型?我们已经听到了这种的反馈,在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型,模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势,然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型,并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署,包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作,展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
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。
“学习Fastai从哪开始?”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频?并不是。
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。
在本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件,并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
2018年,谷歌推出了云AutoML,引起了广泛关注,是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中,你将学习“AutoML”,这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
AI科技评论按:6月15号,谷歌在其“谷歌开源”博客(Google Open Source )中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章,文中指出虽然谷歌的物体检测,图像识别机器学习系统很先进,但仍面临着很多挑战,比如如何提高识别精度。为此,谷歌将其物体检测系统代码开源,希望更多爱好者参与进来,共同推动研究领域的发展。AI科技评论对原文做了不改动愿意的整理编译: 在谷
机器之心整理 参与:李泽南、李亚洲 本周一(6 月 19 日)机器之心发表文章《我的深度学习开发环境详解:TensorFlow + Docker + PyCharm 等,你的呢(附问卷)》介绍了研究员 Killian 的深度学习开发环境:TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard,并附了一份调查问卷想要了解机器之心读者配置的开发环境、对编程语言、框架的使用情况。虽然获得的反馈量比较有限,但我们也观察到了一些比较有趣的现象。在这篇文章中,我们将
在很多歌迷眼里,尤其是喜欢乡村音乐的人,“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson,同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表,于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用,可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
谷歌地球引擎是一个计算平台,允许用户在谷歌的基础设施上运行地理空间分析。与平台交互的方式有以下几种:
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法,机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器,将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
想要体验世界上最快的向量数据库?缺少专业的工程师团队作为支撑?Milvus 安装环境受限?
选自Google Open Source 作者:Jonathan Huang 机器之心编译 参与:黄小天、李泽南 近日,谷歌在其开源博客上发表了一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章,通过 TensorFlow Object Detection API 将谷歌内部使用的物体识别系统(2016 年 10 月,该系统在 COCO 识别挑战中名列第一)开源给更大的社区,帮助打
【新智元导读】谷歌今天宣布推出用于边缘计算的Edge TPU,作为Cloud TPU的补充,目前Edge TPU仅用于推理,专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。除了自用,谷歌Edge TPU也将提供给其他厂商使用,进一步把开发者锁定在谷歌生态系统,或对整个智能云计算市场带来巨大冲击!
1. DeepMind发布2017年的回顾blog,总结今年在多个方面取得的进展,比如AlphaGo Zero,Parallel WaveNet(比最早的WaveNet快了100倍,用来产生Google Assistant的语音),基于进化算法的增强学习和神经网络架构搜索,基于概率分布的增强学习(那篇paper很值得一读),已经基于imagination的model-based增强学习(跟Yann LeCun说的predictive learning有点像)等等 blog链接:https://deepmin
张量处理单元(TPU)是 Google Cloud Platform(GCP)上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中,我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU,以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用,使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
编辑:闻菲、佩琦、张乾 【新智元导读】谷歌又放大招:刚刚,Jeff Dean连发十条Twitter,介绍最新发布的测试版Cloud TPU,目前在美国地区开放,每小时6.5美元。谷歌表示,一个Clou
年末是你需要思考过去一年的成就的时候。对于程序员来说,这通常是回顾今年发布的或者最近流行的开源库,因为它们是解决特定问题的绝佳工具。 在过去的两个多年中,我们都会在博客中选取我们认为在Python社区
Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents
摘要 深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 机器学习与深度学习应用
该来的终于还是来了,Google蓄力的Edge TPU终于正式对外公布了,不仅如此,此次Google还带来了基于Edge TPU的AIY Edge TPU开发板以及AIY Edge TPU加速器,全面帮助工程师将机器学习部署到AI产品开发中去。
参赛选手使用 Notebook 训练赛事任务,如何获取赛题数据? 赛题数据文件 Dataset 已内置在 TI-ONE Notebook 里。 参赛选手使用 Notebook 参加比赛,如何提交大赛结果? 参赛选手在使用 Notebook 时,可将训练结果指定路径存放在 COS 存储桶里,然后在 COS 存储桶里获取结果文件的对象地址,并在大赛官网提交。 如何在两个 Notebook 实例之间迁移数据? 请参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1649
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
关于特征工程,业界有这么一句话:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限。
Jupyter 创始人 Fernando Pérez 的说法,他最初的梦想是做一个综合 Ju (Julia)、Py (Python)和 R 三种科学运算语言的计算工具平台,所以将其命名为 Ju-Py-te-R。发展到现在,Jupyter 已经成为一个几乎支持所有语言,能够把软件代码、计算输出、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。
参赛选手使用 Notebook 训练赛事任务,如何获取赛题数据? 赛题数据文件 Dataset 已内置在 TI-ONE Notebook 里。 参赛选手可打开内置在 Notebook 里的 Readme 文件,学习如何访问 Dataset。 参赛选手使用 Notebook 参加比赛,如何提交大赛结果? 参赛选手在使用 Notebook 时,可将训练结果指定路径存放在 COS 存储桶里,然后在 COS 存储桶里获取结果文件的对象地址,并在大赛官网提交。 如何在两个 Notebook 实例之间迁移数据? 请
Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术,你可以将它部署在本地,也可以部署在云端。而深度学习,对于企业用户来说举几个简单的例子,常见的场景包括语音识别,图像分类,AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型,我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。
LlamaIndex 是领先的开源数据检索框架,能够在各种应用中发挥优势,其中一个典型的应用就是在企业内部搭建聊天机器人。
选自GitHub 机器之心编译 Kubeflow 是谷歌发布的一个机器学习工具库,致力于使运行在 Kubernetes 上的机器学习变的更轻松、便捷和可扩展;Kubeflow 的目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。 Kubeflow 项目旨在使 Kubernetes 上的机器学习变的轻松、便捷、可扩展,其目标不是重建其他服务,而是提供一种简便的方式找到最好的 OSS 解决方案。该库包含包含的清单用于创建: 用于创建和管理交互式 Jupyter notebook 的 Ju
作者:Wangda Tan、Sunil Govindan、Zhankun Tang
原文:https://www.raywenderlich.com/174-beginning-machine-learning-with-scikit-learn 作者: Mikael Konutgan 2018年2月12日·中级·文章·15分钟
为了连接到 TPU,我们必须配置一台虚拟机(单独结算)。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
Google Earth Engine (GEE)是一个基于云计算的遥感大数据处理平台,能够在全球尺度下进行地理空间数据分析和交互免费的计算平台。GEE主要面向研究人员,GEE已广泛应用于各个学科,包括全球森林变化、全球地表水变化、作物产量估算、稻田制图、城市制图、洪水制图、火灾恢复和疟疾风险图谱等。它也已集成到许多第三方应用程序中,例如分析物种栖息地范围、监测气候和评估土地利用变化等。
大数据文摘作品 作者:钱天培、小鱼 就在刚才,Google宣布TPU测试版对外开放! 9个月前,Google在I/O大会上揭开TPU的神秘面纱。(点击查看大数据文摘相关报道) 当时,仅有极少部分开发者有幸能够一探其究竟。而从今天起,所有开发者都可以在Google Cloud Platform试用云端TPU! 据Google称,每个云端TPU都由四个定制的ASIC构成,每个板卡可以提供高达180 teraflops的浮点性能和64 GB的高带宽内存。作为对比,目前市面上广泛试用的英伟达Tesla P100 G
市场上现有的数据科学 notebook 工具都有很多痛点,比如版本控制、可复现性、协作体验等,与其他工具配合使用时也不太方便。
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,开发了一个“猜拳机器”,能检测石头剪刀布的手势。 最近他还还根据这个过程写了一份教程,详细介绍了怎样构建这个机器,以及怎样用机器学习算法解决日常问题。 量子位搬运编译整理如下,适合有一定编程基础的同学,需要大约200美元的硬件设备。 我们先来看一下这个机器: 上面视频中,
作为炼丹工程师,GPU毫无疑问会给我们训练模型带来极高的效率提升,但是一般实际开发都是本地编写然后复制代码到GPU机器上面运行,这样效率就会有一定的折损,而且同时维护两套环境可能还会偶尔会有报错。那么为什么我们不直接远程到GPU机器上直接进行开发呢?
我们要把 notebook 04. PyTorch Custom Datasets 变成一系列的脚本,称为模块化(going_modular).
AI 研习社按:近日,谷歌在其“谷歌开源”博客(Google Open Source )中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章,文中指出虽然谷歌的物体检测,图像识别机器学习系统很先进,但仍面临着很多挑战,比如如何提高识别精度。为此,谷歌将其物体检测系统代码开源,希望更多爱好者参与进来,共同推动研究领域的发展。我们对原文做了不改动愿意的整理和编译: 在谷歌,有为计算
今年初,我们在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力,今天我们高兴的宣布,TensorFlow 2.0 正式版现已推出!
机器学习是计算机科学、人工智能和统计学的研究领域。机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测。机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程。
过去几个周末,我一直沉浸在“即时工程”的迷人世界中,学习Elasticsearch® 等向量数据库如何通过充当长期记忆和语义知识存储来增强 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM)。然而,困扰我和许多其他经验丰富的数据架构师的一件事是,许多教程和演示完全依赖于向大型网络公司和基于云的人工智能公司发送您的私人数据。
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