使用FastGPU部署并训练图像分类、bert-perseus以及手势识别应用
在开发者实验室中，阿里云为您提供了使用FastGPU进行一键部署并训练应用的相关实验教程，例如针对图像分类应用、bert-perseus应用以及手势识别应用的教程。该教程基于 Cloud Shell提供的真实环境，您可以通过在线Web IDE（Cloud Shell内置的代码编辑器）、命令行以及步骤式的教程指引，体验并完成所需教程的学习与实验。
自研分布式训练框架EPL问题之帮助加速Bert Large模型的训练如何解决
问题一：相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型有哪些优势？ 相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型有哪些优势？ 参考回答： 相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型的优势在于显著降低了算力资源需求（节省超80%），并且训练效率提升近11倍。具体来说，在480张V100 32G GPU上，EPL框架在3天内就成功完成了万亿M6模型的预训练...
使用流水并行训练Bert Large模型时，如何解决batch size小导致的收敛问题？
使用流水并行训练Bert Large模型时，如何解决batch size小导致的收敛问题？
2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】3 Bert和Nezha方案
相关链接 【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】1 初赛Rank12的总结与分析【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】2 DPCNN、HAN、RCNN等传统深度学习方案【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】3 Bert和Nezha方案 1 引言 2 NEZHA方案 （1）...
我现在在pytorch上训练了一个bert模型，请问用什么方法可以尽快在函数计算上部署并引出接口捏？
我现在在pytorch上训练了一个bert模型，请问用什么方法可以尽快在函数计算上部署并引出接口捏？（我docker遇到点问题，一直在starting）
训练你自己的自然语言处理深度学习模型，Bert预训练模型下游任务训练：情感二分类
基础介绍：Bert模型是一个通用backbone，可以简单理解为一个句子的特征提取工具更直观来看：我们的自然语言是用各种文字表示的，经过编码器，以及特征提取就可以变为计算机能理解的语言了下游任务：提取特征后，我们便可以自定义其他自然语言处理任务了，以下是一个简单的示例（效果可能不好，但算是一个基本流程）数据格式：模型训练：我们来训练处理句子情感分类的模型，代码如下import torch fro....
如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face
Hugging Face是一个机器学习（ML）和数据科学平台和社区，帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施，用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能（AI）。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。Hugging Face通常被称为机器学习界的GitHub，因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。 本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hu...
如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型
BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是一个预训练的语言表征模型。作为NLP领域近年来重要的突破，BERT模型在多个自然语言处理的任务中取得了最优结果。然而BERT模型存在巨大的参数规模和计算量，因此实际生产中对该模型具有强烈的优化需求。本文主要介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。
云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)
假如我们一定要说深度学习入门会有一定的门槛，那么设备成本是一个无法避开的话题。深度学习模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。较大规模的深度学习模型和复杂的数据集需要更高的计算能力才能进行有效的训练。因此，训练深度学习模型可能需要使用高性能的计算设备，如图形处理器（GPU）或专用的深度学习处理器（如TPU），这让很多本地没有N卡的同学望而却步。 GoogleColab是由Google提供...
本地训练,立等可取,30秒音频素材复刻霉霉讲中文音色基于Bert-VITS2V2.0.2
之前我们使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练，但如果克隆对象脱离了原神角色，我们就需要自己构建数据集了，事实上，深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性，本次我们在本地利用Bert-VITS2V2.0.2对霉霉讲中文的音色进行克隆实践。 霉霉讲中文的原始音视频地址： https://www.bilibili.com/video/...
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