JsonObject模型Facebook SDK

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问题：如何基于Flask框架搭建一个RESTful API服务器？

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Facebook如何训练超大模型--- (5)

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Facebook如何训练超大模型---(1)

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Facebook如何训练超大模型 --- (2)

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 ZeRO 1.1.1 ZeRO...而FSDP（Fully Sharded Data Parallel）是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本，可以认为是对标微软 ZeRO，其本质是 parameter...Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和 Facebook 的论文，博客以及代码来进行学习分析。...论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO [论文翻译] 分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding [源码分析] Facebook...但是3个worker各自模型参数合并起来，恰好又是整个模型参数。我们首先统览初始化方法全局，大家有一个大致的印象，接下来会仔细逐步分析。

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Facebook如何训练超大模型---(4)

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使用Leancloud实现React Native App的消息推送（Push Notification）- Android篇

安装Leancloud SDK SDK有多种安装方式，详情请参考Android SDK安装指南。...-- 实时通信模块、推送 END --> 到此，Leancloud SDK的接入完成，我们需要测试一下SDK能不能正常使用。...; import com.facebook.react.bridge.Callback; import com.facebook.react.bridge.ReactApplicationContext...; import com.facebook.react.bridge.NativeModule; import com.facebook.react.bridge.ReactApplicationContext...jsonObject = JSON.parseObject(data); if (jsonObject !

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FaceBook的深度学习大规模推荐模型

本文来自Nvidia GTC 21，演讲者是来自Facebook AI Reasearch的Bilge Acun。演讲主题是“FaceBook的深度学习大规模推荐模型”。...在Facebook上了解使用GPU训练大规模推荐模型的努力和挑战。GPU在机器学习工作流程中的使用已激增，现在已被认为是许多深度学习模型的主流。...第一部分推荐系统架构的研究背景目前推荐模型的训练频率比较高和训练时间比较长，因此面对Facebook庞大的用户需求，需要提高推荐系统的训练效率。...接着介绍了深度学习推荐模型的训练策略，针对模型的密集部分使用数据并行训练而稀疏部分则使用模型并行训练。模型的配置规模会影响服务器利用率，具体数据分布如下图所示。 ?...可以得到，嵌入表的规模增长迅速，从数十个GB急剧增长到了TB数量级；对于Facebook，用于嵌入的哈希表大小根据特征的不同而有显著不同；大表（功能长度）不一定会被经常访问。

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【NLP】Facebook提出的预训练模型BART

论文选自arXiv 作者：Mike Lewis等机器之心编译参与：魔王、一鸣 FaceBook 近日提出了一个名为BART的预训练语言模型。...该模型结合双向和自回归 Transformer 进行模型预训练，在一些自然语言处理任务上取得了SOTA性能表现。...近日，Facebook 发表论文，提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器 BART。BART 通过以下步骤训练得到：1）使用任意噪声函数破坏文本；2）学习模型来重建原始文本。...Facebook 研究人员评估了多种噪声方法，最终通过随机打乱原始句子的顺序，再使用新型文本填充方法（即用单个 mask token 替换文本段）找出最优性能。...Facebook 的这项研究提出了新架构 BART，它结合双向和自回归 Transformer 对模型进行预训练。BART 是一个适用于序列到序列模型的去噪自编码器，可应用于大量终端任务。

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Facebook推出了Messenger平台2.1，内嵌自然语言处理和支付SDK

近日，Facebook今天推出了Messenger平台2.1，其中增加了很多新功能，可以为开发者和品牌方提供更多方式来接触潜在客户，包括内嵌自然语言处理和支付SDK，甚至可以方便企业在自动化机器人和人类之间切换...该公司2015年被Facebook收购，他们之前一直向开发者提供自然语言处理技术。...Facebook在官方博客中表示，内嵌的自然语言处理是将自然语言提供给所有开发者的第一步，这让品牌可以扩充他们在Messenger上的用户体验。

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Facebook新模型SEER｜图像预训练的内卷

前几天FAIR发了一个新的图像预训练模型 SEER，看完论文之后我不禁感叹，不仅我企图往多模态卷，Facebook自己也卷起来了。为什么说卷呢？...因为这篇文章的方法概括来说就是用更好的模型、更多的数据，有点NLP预训练内味儿了。 ?...然后我翻了翻20年几个对比学习SOTA模型的作者，发现Facebook和谷歌各有两拨人在搞，比较激烈的主要是Kaiming和Hinton大佬，然后就是Mathilde Caron这位法国博士妹子和她的同事...回归正题，还是介绍下这个模型的各种改进细节，已经忘了对比学习的同学可以复习这篇文章。...但迁移能力确实很好，在Places205数据集上比ImageNet有监督预训练的模型好，说明无监督预训练让模型学到更多通用知识： ?

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首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型？

算法模型的突破意义在哪 Facebook AI 实验室的这一研究在发表后吸引了大量的注意力。...Facebook AI 研究院提出了一个卷积的方法，来为语言建模。...并且，据Facebook 研究者在论文中介绍，他们使用的 GCNN-13 模型拥有13层神经网络、每层包含1268个单元，LSTM每层拥有1024个单元。...研究者的自我评价在论文的最后，研究者总结说，我们（Facebook）发布了一个卷积的神经网络，使用一个新的门机制来为语言建模。...算法模型的演进是不断优化的渐进过程，Facebook带来了一种新的思路，并且在研究中进行了验证，究其意义，正如作者在论文中介绍的那样：一个非递归性的方法首次在性能上超越了向来强大的递归模型。

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Facebook刷新开放域问答SOTA：模型训模型！Reader当Teacher！

这样的系统通常分为两个部分：检索模型：负责从庞大的文本库中筛选出与问题最相关的文本；阅读模型：负责处理检索模型筛选出的文本，从中精确地找出问题的答案。...Facebook在这篇paper中提出：在开放域问答中，阅读理解模型的注意力权重可以提供更好的检索模型训练信号，该方法刷新了开放域问答系统的SOTA，同时在EffcientQA榜单上刷新了6GB量级模型的记录...Facebook AI的研究者们提出[4]，利用蒸馏阅读模型中的注意力权重可以获得更好的相似度信息。除了训练检索模型外，开放域问答的另外一个难点在于如何将检索模型和阅读模型的打分结合选出最终答案。...接下来，作者又进一步利用知识蒸馏的方法，让检索模型学习阅读模型的注意力信号。将注意力转化为相关度我们利用知识蒸馏，让检索模型学习阅读模型的知识。...在相关段落上训练好阅读模型后，对于每个问题的候选段落计算池化之后的注意力权重。利用注意力权重作为检索模型的蒸馏训练信号，训练检索模型。

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5.18 VR扫描：Facebook以4亿美元收购GIPHY；NVIDIA发布CloudXR SDK 1.0

（VRPinea 5月18日电）今日重点新闻：Facebook以4亿美元收购GIF平台厂商GIPHY；NVIDIA发布CloudXR SDK 1.0；三星将停止VR视频应用服务 01 Facebook以...目前，互联网上iMessage、Facebook、Instagram、Snapchat、TikTok等多个应用都集成了GIPHY的内容。...02 NVIDIA发布CloudXR SDK 1.0 近日，NVIDIA正式发布了CloudXR SDK 1.0版。...关卡编辑工具支持玩家创建自定义的关卡、模型、纹理和动画。目前，关卡编辑工具仍处于beta测试阶段，感兴趣的Mod创作者可以体验以下内容： ● Hammer：Source 2 关卡编辑器的最新版本。...● ModelDoc：用于查看、编辑和编译具有动画、碰撞和其它游戏属性的模型工具。 ● AnimGraph：用于创建具有混合与过度等复杂效果的动画设置工具。 ● 粒子编辑器：用于制作最新的粒子效果。

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.NET 平台使用SDK快速对接各大语言模型

一、项目介绍最近，在做GPT项目时，发现各个平台的接口规范和参数不同，需要根据不同平台和模型写多种接口，比较麻烦，不想Python那样有丰富和方便的AI环境，如果c#有一个SDK可以方便调用各种平台模型就好了...于是开发了这个SDK，包名：AllInAI.Sharp.API：https://github.com/raokun/AllInAI.Sharp.API.Sample。...AllInAI.Sharp.API一款调用各大平台语言模型的SDK，能帮助使用者快速对接各大模型。...SDK已开源在nuget上，欢迎使用。目前sdk使用 .NET 7 如需其他版本支持请在项目中提issue。...TerraMours_Gpt 项目是一个多模型的AI应用和管理系统，支持多语言模型聊天、基于chatgpt和SD的多模型图片生成等功能。

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Facebook开源PyTorch版本fairseq翻译模型，训练速度提高50%

今年5月10日，Facebook AI 研究实验室（FAIR）发布了一项使用创新性的、基于卷积神经网络的方法来进行语言翻译的最新成果。...Facebook 称，该研究取得了截止目前最高准确度，并且速度是基于循环神经网络(RNN)系统的9倍（谷歌的机器翻译系统使用的就是这一技术）。今天开源的是一个PyTorch版本的fairseq。...我们提供英语到法语和英语到德语翻译的预训练模型。 ?...下面是预训练模型列表。训练一个新模型数据预处理 Fairseq-py源码分发包含了一个用于IWSLT 2014德语 - 英语语料库的预处理脚本示例。...预训练模型我们提供以下预训练的完全卷积序列到序列模型： wmt14.en-fr.fconv-py.tar.bz2：用于WMT14英语 - 法语的预训练模型，包括词汇 wmt14.en-de.fconv-py.tar.bz2

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Facebook无监督机器学习翻译突破，表现优于监督模型

该方法的表现与执行100000次翻译的监督模型一样，并且对于Facebook几乎没有示例的语言配对系统，它的表现更优。 “当你处理像英语到乌尔都语这样的案例时，翻译示例很少，我们的系统比监督系统更好。...今年早些时候，Facebook 开源Translate，一种目前用于在Facebook上进行翻译的AI系统。 Translate等系统需要培训大量标记数据。...因此，当Facebook没有很多从一种特定语言到另一种语言的翻译示例时，翻译很困难。现在用于这些案例的AI系统与三个要素相结合：逐字翻译，语言模型和反向翻译。...然后，用大量数据训练的语言模型（如书籍或其他书面文本）用于排列对于英语使用者或乌尔都语说话者有意义的结构中的句子。最后，使用反向翻译来改进使用逐字翻译和语言模型进行的翻译。...Bordes说，“使用这两个系统并在两种语言之间来回翻译，我可以将它们一起训练以试图相互改进，所以这真的是本文的核心，使用翻译模型这个词，使用语言模型做第一次翻译，然后用反向翻译的想法试图改进。”

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多项NLP任务新SOTA，Facebook提出预训练模型BART

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Facebook发布PyTorch Hub，一行代码简单重现AI模型

为了支持人工智能模型的可重现性，Facebook发布了beta版的Pytorch Hub，这是用于支持研究可重现性技术的API和工作流程，为改善机器学习研究的可重现性提供了基本的构建模块。...在模型发布后，PyTorch Hub可以访问将近20个模型，包括英伟达的模型。还有许多音频和生成模型，以及使用ImageNet数据库训练的计算机视觉模型。...使用指南 Pytorch Hub无需下载模型，可以非常简单地用代码调用模型。...至于如何使用，分为两种情况：对于发布者，Pytorch Hub可以通过添加hubconf.py文件快速将预训练模型发布到Github库，并使用Github pull请求发布模型。...探索可用的模型加载模型了解任何给定模型可用的方法具体案例可参考官方博客。

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想在PyTorch里训练BERT，请试试Facebook跨语言模型XLM

晓查发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI 今年2月，Facebook发表了论文《Cross-lingual Language Model Pretraining》，这篇论文提出了基于...XLM项目 Facebook已经在GitHub上更新了的XLM项目的最新结果。...整个XLM项目包括以下代码： 1、预训练语言模型：因果语言模型（CLM）- 单语掩码训练的语言模型（MLM） - 单语翻译语言模型（TLM） - 跨语言 2、监督/无监督的机器翻译训练：去噪自动编码器...并行数据培训在线反向翻译 3、XNLI微调 4、GLUE微调 Facebook展示了XLM在生成跨语言句子表征上的能力。...而Facebook将这种方法扩展到多种语言，并展示了跨语言预训练的有效性。

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Facebook开发AI模型，旨在将MRI扫描速度提高10倍

Facebook AI Research正在与纽约大学医学院合作，通过AI将MRI扫描速度提高10倍。...在fastMRI项目中使用的AI模型通过纽约大学获得的10000例临床病例的脑，膝盖和肝脏的300万次MRI扫描进行训练。...使MRI速度提高10倍的目标是纽约大学和Facebook认为现在所需的速度，并将这项研究转移到临床实践和大规模采用。Facebook发言人表示，这项研究的初步结果将在一年内公布。...当取得更多的进展后，Facebook将分享研究中的AI模型，基线和评估指标，纽约大学将开源用于训练fastMRI的图像数据集，以加速在临床实践中采用所得方法。

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