前言从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。...但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！...(通过Python API创建的，可以先理解为Python模型) 转换成Tensorflow.js可读取的模型格式(json格式), 用于在浏览器上对指定数据进行推算。...converter安装为了不影响前面目标检测训练环境，这里我用conda创建了一个新的Python虚拟环境，Python版本3.6.8。...--output_format输出模型的格式, 分别有tfjs_graph_model (tensorflow.js图模型，保存后的web模型没有了再训练能力，适合SavedModel输入格式转换)，tfjs_layers_model
今天正好有个好朋友问，怎么在Java应用里集成Spark MLlib训练好的模型。...的pipeline做训练，然后他把这个pipeline放到了spring boot里，结果做预测的时候奇慢无比，一条记录inference需要30多秒。...把model集成到Java 服务里实例 假设你使用贝叶斯训练了一个模型，你需要保存下这个模型，保存的方式如下： val nb = new NaiveBayes() //做些参数配置和训练过程 ........加载模型： val model = NaiveBayesModel.load(tempPath) 这个时候因为要做预测，我们为了性能，不能直接调用model的transform方法，你仔细观察发现，我们需要通过反射调用两个方法...我们其实不需要向量，我们需要的是一个分类的id。
AiTechYun 编辑：yxy 在上篇的博文中，你学到了如何用Keras训练卷积神经网络 今天，我们将这种经过训练的Keras模型部署到iPhone手机或者说iOS的APP中，在这里我们使用CoreML...回顾一下，在这个由三部分组成的系列中，我们学习了： 如何快速构建图像数据集 训练Keras和卷积神经网络 使用CoreML将我们的Keras模型部署到手机应用程序中 我今天的目标是向你展示使用CoreML...在iPhone上制作CoreML深度学习计算机视觉应用程序，请遵循以下步骤：（1）收集图像，（2）使用Keras训练和保存模型，（3）转换模型文件coremltools，（4）导入将模型放入Xcode...接下来，我们将训练好的Keras模型加载到一行（第23行）。 然后，我们从coremltools调用converter并将生成的模型保存到磁盘： ?...总结 在今天的博客文章中，我们看到，利用CoreML框架获取训练好的Keras模型并将其部署到iPhone和iOS非常简单。
然而，由于大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的...我们的初心是用大模型的理解能力、推理能力、生成能力来帮助我们提升生产率，用户体验，但是大模型中过时的、或者不准确的、基于互联网数据而训练出来推理答案有缺陷，因此，我们需要一种技术来给大模型提供准确的上下文信息...图片 正确合理的使用embedding模型有哪些约束？ 要使用向量搜索，我们就必须首先解决文档和query的向量化问题。也就是说，我们需要知道如何选择和使用一个embedding模型。...由于不同模型在训练时所使用的数据集和语料库可能存在偏差，因此在特定领域中表现较好的模型可能对其他领域的文本处理效果不佳。 数据量和多样性：嵌入模型的性能通常受到训练数据量和多样性的影响。...模型架构和训练目标：不同的嵌入模型采用不同的架构和训练目标，这可能导致它们在处理不同领域文本时的表现有所不同。
_is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
在大模型技术的快速演进中也暴露了若干挑战。...比如聚焦在大模型平台的存储领域，如何管理海量的大模型训练物料、如何提升存储系统的性能、如何做好数据安全和信息合规等等，这些问题已成为领域内的火热话题，也成为了国内大模型工程领域能否更上一层楼的关键因素。...训练架构】 在整个训练过程中，我们从如下几个方面进一步剖析TStor CSP的实现方案： 一、高速读写CheckPoint 对于大模型分布式训练任务来说，模型CheckPoint的读写是训练过程中的关键路径...在大模型系统中同样如此，存储系统的IO中断或数据丢失会直接影响模型训练效果，严重者会导致近几个epoch任务需要推倒重做，大大影响了业务效率。...在耗时几个月的大模型训练过程中，TStor CSP未出现一例故障，严格保障了系统可用性和数据可靠性。
有了如此强的预先训练好的 ResNet 骨干网络，将其应用于下游目标检测任务上是否会带来巨大提升？这是一个非常值得思考的问题。...2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 的训练策略，然后再描述如何在下游目标检测任务中微调从而大幅提升经典检测模型的性能。...3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验 通过修改配置文件中预训练模型，我们可以将 ResNet 的预训练模型替换为 MMClassification 通过 rsb 训练出的预训练模型。...在此基础上，我们通过 AdamW 来训练 Faster R-CNN ，从而获得 TIMM 预训练模型在检测任务上的效果。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
本文通过简单kaldi源码，分析DNN训练声学模型时神经网络的输入与输出。...在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型，以训练好的mono模型为例，对模型进行维特比alignement（对齐），该部分主要完成了每个语音文件的帧到 transition-id 的映射...后面在进行神经网络的训练时会使用该拓扑对特征向量进行变换，最终的神经网络输入维度为440。...训练前： 训练GMM-HMM模型，聚类，并得到音素（或状态）的后验。...解码时，用训练好的DNN-HMM模型，输入帧的特征向量，得到该帧为每个状态（对应pdf）的概率。 ? 其中 x_t 对应t时刻的观测值（输入），q_t=s_i 即表示t时刻的状态为 s_i。
其中，H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而，这些专业级GPU的价格通常非常高昂。...那么，在模型训练方面，图形显卡和专业级GPU到底有哪些差异呢？ 本文将从硬件架构、计算能力、软件支持和成本等方面进行全面分析。...优化：专门针对模型训练进行了软件层面的优化。 成本 图形显卡通常价格更低，但在模型训练方面，其性价比通常不如专业级GPU。...总结 虽然图形显卡在价格上具有明显优势，但在模型训练方面，专业级GPU由于其强大的计算能力、优化的软件支持和专为大规模数据处理设计的硬件架构，通常能提供更高的性能和效率。...因此，根据具体需求和预算，我们应综合考虑各方面因素，做出明智的选择。
小勤：怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊？ 大海：这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤：啊？从Excel工作簿获取数据？ 大海：No，No，No！...你自己都说了是“导入”了，那当然是导入啊，在Power BI里，除了获取数据，还有【导入】功能，如下图所示： 小勤：啊！原来在这里！...大海：这样一导入，做些必要的选择： 然后，就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了，结果如下图所示...这个是直接输入数据生成的源呢！ 大海：对的。直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...只要还是这个查询并且保证查询的结果跟原来的一样，就没问题了。 小勤：好的。看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据，然后再加载到Power Pivot数据模型更好。
预训练模型在文本生成中的应用4.1 GPT-3的文本生成GPT-3是由OpenAI提出的预训练模型，具有1750亿个参数。...预训练模型在情感分析中的应用5.1 情感分析模型的微调预训练模型在情感分析任务中可以通过微调来适应特定领域或应用。通过在包含情感标签的数据上进行微调，模型能够更好地理解情感色彩，提高情感分析的准确性。...)5.2 情感分析应用预训练模型在情感分析应用中具有广泛的实用性。...未来，我们可以期待预训练模型在以下方面的进一步发展：更高效的模型结构： 研究者们将致力于设计更加高效、轻量级的预训练模型，以适应各种计算环境和设备。...通过不断的研究和创新，我们有望看到预训练模型在更多应用场景中发挥重要作用，推动自然语言处理技术的发展，为人们带来更智能、更高效的语言交互体验。
如何处理AI模型中的“Gradient Vanishing”错误：优化训练技巧 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...今天，我们将深入探讨AI模型训练中的一个常见难题——“Gradient Vanishing”错误，并提供一些优化训练的技巧来解决这个问题。...摘要 在深度学习的训练过程中，“Gradient Vanishing”错误是一个令人头疼的问题。它通常会导致模型无法有效地学习和收敛，尤其是在处理深层神经网络时。...这些优化技巧不仅能够提升模型的性能，还能加速模型的收敛。 总结 在本文中，我们详细分析了“Gradient Vanishing”错误的成因，并提供了多种优化训练的技巧。...希望这些方法能够帮助大家更好地进行AI模型的训练。如果你有任何问题或更好的建议，欢迎在评论区分享！ 未来展望 随着AI技术的不断发展，训练过程中的问题也会日益复杂。
在当今数字化的时代，AI 模型的应用越来越广泛，而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章，深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。...例如，当我们使用一个传统的 RAG 模型来回答关于 “量子力学中的不确定性原理” 的问题时，可能会因为编码信息时丢失了上下文，而无法准确检索到相关的知识块。...五、结论 通过对 Contextual Retrieval 和 reranking 技术的介绍，我们可以看出，这些方法可以结合使用，以最大限度地提高 AI 模型在特定环境中的知识检索准确性。...embeddings+BM25 比单独使用 embedding 要好; Voyage 和 Gemini 在我们测试过的 Voyage 和 Gemini 中具有最好的嵌入; 将前 20 个 chunk 传递给模型比只传递前...总之，改进 AI 模型在特定环境中的知识检索是一个复杂而又具有挑战性的问题。但通过不断地探索和创新，我们相信可以找到更加有效的方法，为 AI 技术的发展做出更大的贡献。
且选择已经公认的网络结构另一个重要的原因是，这些网络几乎都提供了在大规模数据集ImageNet[11]上预先训练好的参数权重（Pre-trained Weights）。这一点非常重要！...ü Import相关的模块以及参数的设置——图4； ü 构建Inception_V3深度卷及网络，使用在ImageNet大规模图片数据集上已经训练好的参数作为初始化，定义回调函数保存训练中在验证集合上最好的模型...4、提升排名的若干技巧 一旦我们训练好了模型，我们就用这个模型预测那些测试图片的类别了，论坛中predict.py中的代码就是预测鱼类的并且生成提交文件。...技巧1：同一个模型，平均多个测试样例 这个技巧指的是，当我们训练好某个模型后，对于某张测试图片，我们可以使用类似数据扩增的技巧生成与改张图片相类似的多张图片，并把这些图片送进我们训练好的网络中去预测，我们取那些投票数最高的类别为最终的结果...5、后记 我们回顾了深度学习中的深度卷积网络的典型结构和特点，并且知道了如何使用梯度下降算法来训练一个深度网络。
tensorflow轻量级库，在slim库中已经有很多官方实现的网络并用ImageNet进行了预训练，如VGG、ResNet、Inception等，可直接拿来使用。...本文将用Opencv的dnn模块调用预训练的InceptionV4模型进行图像分类及深度特征的提取。...基于InceptionV4实现图像分类 无废话版本，OpenCV DNN模块支持导入Inception v4模型，实现图像分类，代码演示如下: Mat img, proBlob, prob; Pointclass_number...在classification_classes_ILSVRC2012.txt中对应的类别为Siamese cat, Siamese....基于InceptionV4实现特征提取 图像分类模型最后逻辑层是输出分类得分，最后一个卷积层/池化层输出的结果为图像特征数据，通过在推断时候指定该层名称就可以实现在OpenCV DNN中通过CNN网络实现图像特征提取
每种模型需要调节什么参数？ 179种分类模型在UCI所有的121个数据上的性能比较 训练集 & 测试集应用模型的流程有什么区别？ ---- 2....Model Building Ensemble Learning Predict 以及建立 训练 并用模型预测的过程： 从 sklearn 导入分类器模型后，定义一个 KNN， 定义合适的参数集...parameters， 然后用 get_model 去训练 KNN 模型， 接下来用训练好的模型去预测测试集的数据，并得到 accuracy_score， 然后画出 learning_curve...这篇文章中的关键知识点： 分类问题的常用数据探索方法 缺失值如何处理？ 如何通过原始变量构造新的特征？ ---- 3....从 0 到 1 走进 Kaggle 这篇文章介绍了 Kaggle 比赛的一般流程： 探索数据 特征工程 建立模型 调参 预测提交 文章中的关键知识点： 如何探索数据？ 如何构造特征？
，然而既然反正都要初始化核参数，那么为什么不干脆拿一个在其他任务中训练好的参数进行初始化呢？...在一个数据量比较大的任务中完成训练的过程就是pre-train，用pre-train的参数初始化一个新的网络，并对这些参数再次训练（微调），使之适用于新任务的过程就是fine-tune。...一般情况下，我们会选择ImageNet数据集上训练好的网络，因为它经过大数据量与长时间的训练。...然后我们举个例子说下Google是怎么训练这些模型，在ImageNet数据集上，用128GB内存+8个NVIDIA Tesla K40 GPU训练Inception网络，耗时100个小时，Top1达到73.5%...4 应用自己的数据集完成迁移学习 在上面我们没有改动一行代码（改了一行是为了方便看数据），就完成了从数据准备到训练再到预测的全部过程，现在终于到了最关键的地方，就是怎么跑通我们自己的数据集，在组织数据的过程中
，那么为什么不干脆拿一个在其他任务中训练好的参数进行初始化呢？...在一个数据量比较大的任务中完成训练的过程就是pre-train，用pre-train的参数初始化一个新的网络，并对这些参数再次训练（微调），使之适用于新任务的过程就是fine-tune。...一般情况下，我们会选择ImageNet数据集上训练好的网络，因为它经过大数据量与长时间的训练。好在TensorFlow已经提供了各种pre-train model： ?...然后我们举个例子说下Google是怎么训练这些模型，在ImageNet数据集上，用128GB内存+8个NVIDIA Tesla K40 GPU训练Inception网络，耗时100个小时，Top1达到73.5%...应用自己的数据集完成迁移学习 在上面我们没有改动一行代码（改了一行是为了方便看数据），就完成了从数据准备到训练再到预测的全部过程，现在终于到了最关键的地方，就是怎么跑通我们自己的数据集，在组织数据的过程中
新数据集相比于原数据集在样本量上较大，但内容非常不同：由于数据集很大，我们可以尝试从头开始训练一个深度网络。然而，在实际应用中，用一个预训练模型的网络权重来初始化新网络的权重，仍然是不错的方法。...迁移学习和微调方法实现 数据准备 图3：Kaggle猫狗大赛的示例图像 我们将使用Kaggle猫狗大赛中提供的数据集，将训练集目录和验证集目录设置如下： 代码1 网络实现 让我们开始定义generators...代码3 设置了标志位include_top = False，去除ImageNet网络的全连接层权重，因为这是针对ImageNet竞赛的1000种日常对象预先训练好的网络权重。...代码8 模型预测 现在我们通过keras.model保存训练好的网络模型，通过修改predict.py中的predict函数后，只需要输入本地图像文件的路径或是图像的URL链接即可实现模型预测。...猫狗数据集：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 训练好的模型：https://drive.google.com/file/d/0B9-cM_0P8MFGRmM1TU14b3ptVGM
什么是API 当调包侠们训练好一个模型后，下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接，以便这些‘AI大脑’们可以顺利的被使用。...接下来让我们看看如何将机器学习模型(在Python中开发的)封装为一个API。 首先需要明白什么是Web服务?Web服务是API的一种形式，只是它假定API驻留在服务器上，并且可以使用。...创建一个简单模型 以一个kaggle经典的比赛项目：泰坦尼克号生还者预测为例，训练一个简单的模型。 以下是整个机器学习模型的API代码目录树： ? 首先，我们需要导入训练集并选择特征。...所以在模型训练期间还需要持久化训练集One-hot后的列名列表。...API的有效性测试 首先运行我们的模型API服务，我们通过Pycharm来启动上一小节编写完成的flask_api.py： ? 可以看到，在启动API服务后，模型以及列名被顺利的加载到了内存中。
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