DAMODEL平台 |通过Pycharm复现命名实体识别模型--MECT模型

原创 已于 2024-11-21 23:14:41 修改 · 6.5k 阅读 · 97 ·
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#pycharm #ide #python

于 2024-11-13 22:48:29 首次发布

文章目录

🍋1 引言

DAMODEL（丹摩智算）是专为 AI 打造的智算云，致力于提供丰富的算力资源与基础设施助力 AI 应用的开发、训练、部署。
在这里插入图片描述

🍋2 平台优势

  • 💡 超友好！

配备 124G 大内存和 100G 大空间系统盘，一键部署，三秒启动，让 AI 开发从未如此简单！

  • 💡 资源多！

从入门级到专业级 GPU 全覆盖，无论初级开发还是高阶应用，你的需求，我们统统 Cover！

  • 💡 性能强！

自建 IDC，全新 GPU，每一位开发者都能体验到顶级的计算性能和专属服务，大平台值得信赖！

  • 💡 超实惠！

超低价格体验优质算力服务，注册即送优惠券！还有各类社区优惠活动，羊毛薅不停！

🍋3 丹摩平台服务器配置教程

进入控制台-GPU云实例，点击「创建实例」可以快速查看目前提供的算力型号和规格，对于经过跑模型的老用户根据自己实际情况进行选择即可，对于我们新用户来说，必须选最好的4090！！！
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在创建GPU云容器页面您可以：

  • 选择计费方式：按量计费、包日、包月
  • 选择合适的配置与主机
  • 选择GPU数量
  • 扩容数据盘
  • 选择镜像
  • 选择密钥对
  • 选择完成后即可付费创建云容器
最低0.47元/天 解锁文章
【论文泛读164】MECT：基于多元数据嵌入的中文命名实体识别交叉变换器
scu-liu的博客
07-13 2044
贴一下汇总贴：论文阅读记录 论文链接：《MECT: Multi-Metadata Embedding based Cross-Transformer for Chinese Named Entity Recognition》 一、摘要 最近，词增强在中文命名实体识别（NER）中变得非常流行，减少了分割错误并增加了中文词的语义和边界信息。然而，这些方法在整合词汇信息后往往会忽略汉字结构的信息。汉字自古由象形文字演变而来，其结构往往反映了更多的文字信息。本文提出了一种新的基于多元数据嵌入的交叉变换器（MECT）
复现记录1——MECT: Multi-Metadata Embedding based Cross-Transformer for Chinese Named Entity Recognition
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04-05 3165
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.07204.pdf 代码地址：https://github.com/CoderMusou/MECT4CNER github上readme关于复现实验的步骤写的比较详细，这里写一下复现过程。 数据集下载： 汉语拆字字典：GitHub - kfcd/chaizi: 漢語拆字字典 Weibo+MSRA:GitHub - OYE93/Chinese-NLP-Corpus: Collections of Chinese NLP cor
【NER论文阅读】MECT：Multi-Metadata Embedding based Cross-Transformer for Chinese Named Entity Recognition
蚂蚁的信息素
05-12 1678
MECT ----Multi-Metadata Embedding based Cross-Transformer for Chinese Named Entity Recognition 文章目录MECT ----Multi-Metadata Embedding based Cross-Transformer for Chinese Named Entity Recognition摘要结论导言相关工作1. 词汇信息融合 Lexical Enhancement单词匹配方法基于CNN模型基于图形网络基于tra
DAMODEL平台 |丹摩平台初体验
AiyiguCshezhang的博客
11-16 529
本文对于丹摩平台各模块进行了各个功能模块的体验及了解了相关操作流程。
DAMODEL丹摩｜详解 DAMODEL（丹摩智算）平台：为 AI 开发者量身打造的智算云服务
2301_80863610的博客
11-08 5131
DAMODEL 是一个专注于为 AI 提供高效计算资源和基础设施的智能云平台。它的核心理念是让 AI 应用的开发、训练、部署变得更加简便和高效。无论是新手入门，还是经验丰富的专业开发者，DAMODEL 都致力于提供全方位的计算力支持，以满足不同层次开发者的需求。作为专为 AI 开发者打造的智算云平台，DAMODEL 在计算资源的丰富性、服务的易用性和整体性能方面都表现得非常出色。
DAMODEL（丹摩智算）新手指南：使用SSH连接实例
menetholl的博客
09-23 2298
在现代的开发与数据科学领域，远程连接云端服务器是一项常见操作。而在DAMODEL平台上，我们同样可以通过SSH连接本地终端与云端实例，方便地进行计算资源的使用和代码的远程运行。本文将为您详细介绍如何通过三种不同的方法——SSH命令行、MobaXterm以及PyCharm——连接DAMODEL实例，帮助您快速上手远程连接。
丹摩DAMODEL超算平台 | 搭建Llama3.1深入体验
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wei_shuo的博客
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DAMODEL平台｜UNet模型的训练与测试详解
2301_77002118的博客
11-21 1155
随着深度学习的发展，医学影像分割技术产生了深远的变化，尤其是卷积神经网络 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet 等，能够学习到更加抽象和高级的特征表示，从而实现更加精确的分割结果。同时，U-Net 的跳跃连接结构有助于保留和恢复图像中的细节和边缘信息，且在小样本情况下表现优异，能够充分利用有限数据进行有效训练，广泛应用于医学图像分割任务中。在训练时，需要高 IO 性能的数据（如训练数据），先拷贝到实例本地数据盘，从本地盘读数据获得更好的 IO 性能。如此兼顾便利、安全和性能。
DAMODEL平台|丹摩智算平台实践：探索大模型应用
fndins的博客
11-28 254
总的来说，丹摩智算平台是一个非常优秀的高性能计算平台，它为研究者和开发者提供了强大的计算能力支持。作为一个专注于高性能计算的云端解决方案，它提供了多款高性能的 GPU 资源，让用户可以根据自己的需求灵活租赁，无需担心购买和维护昂贵的硬件设备。平台的高性能和灵活性让我能够更加专注于我的研究工作，而无需担心硬件设备的限制。作为一名对 AI 充满热情的研究者，我有幸参与了丹摩智算的评测征文活动，亲身体验了丹摩超算平台的强大功能。在实践过程中，我遇到了一些问题，通过查阅平台的文档和教程，我很快就找到了解决方案。
使用丹摩DAMODEL平台进行ChatGLM-6B-部署与使用
xd0dx的博客
09-21 1096
利用丹摩DAMODEL进行部署与调用ChatGLM-6B
DAMODEL丹摩｜CogVideoX-2b-部署与使用
2401_88842840的博客
11-10 2215
8月6日，智谱AI发布了一个激动人心的消息：他们开源了视频生成模型CogVideoX。该模型当前支持的提示词上限为226个token，可生成6秒长的视频，帧率为每秒8帧，分辨率达到720x480。这只是初代版本，性能更强、参数更多的升级版模型也正在研发中。CogVideoX的核心技术是3D变分自编码器，它能将视频数据压缩到原大小的2%，大幅减少视频处理所需的计算资源，同时保持视频帧之间的连贯性，有效减少视频生成过程中的闪烁现象。
MECT: Multi-Metadata Embedding based Cross-Transformer forChinese Named Entity Recognition论文解析
zhangyinhua1122的博客
03-24 1603
《MECT: Multi-Metadata Embedding based Cross-Transformer forChinese Named Entity Recognition》的论文解析 纯属个人理解，欢迎批评指正 如果有时间的话，会有源码解析，欢迎关注一波 首先，本文的作者信息 个人理解 首先从我个人阅读这篇文章的感觉来看，作者的想法确实挺棒的，在FLAT BERT的基础上通过卷积神经网络提取汉字的笔画embedding ，然后通过一个交叉的transform 和 random attentio
DAMODEL丹摩|丹摩平台：AI时代的开发者福音
fhvyxyci的博客
11-24 7039
1. 丹摩平台简介 2. 平台特性 2. 1 超友好的用户体验 2. 2 资源丰富的GPU覆盖 2. 3 强大的性能 2. 4 超实惠的价格 2. 5 不同目的推荐的配置 2. 6 启动环境 3. 快速上手丹摩平台 3. 1 创建项目与资源实例 3. 2 储存选项 3. 3 数据上传与管理 3. 4 数据可视化 3. 5 模型构建与训练 3. 6 模型训练与评估 3. 7 技术支持与社区服务 4. 结语
丹摩|丹摩智算平台的具体使用与操作
TJX1029320的博客
11-27 2134
综上所述，DAMODEL平台以其丰富的算力资源、高效稳定的计算能力、简便易用的操作界面以及实惠的价格体系等特色和功能，在AI开发领域具有广泛的应用前景和强大的支持能力。• 便捷的数据管理：平台提供丰富的数据管理功能，如数据上传、下载、删除、移动等，以及数据清洗、格式转换和特征工程等数据预处理工具，方便用户高效地管理数据。• 便捷的数据管理：平台提供丰富的数据管理功能，如数据上传、下载、删除、移动等，以及数据清洗、格式转换和特征工程等数据预处理工具，方便用户高效地管理数据。
DAMODEL平台 | 0基础带你上手经典目标检测模型 Faster-Rcnn
null18的博客
11-12 779
价格实惠，注册送福利界面简洁，不花里胡哨售后优质，及时有反馈性能强大，4090带你飞通过 DAMODEL 智算云的便捷服务，我们体验到了一种全新的开发与部署方式——从资源配置、环境搭建、模型训练到结果导出，每一步都得到了高效的支持。这里我们采用经典目标检测模型 Faster-Rcnn进行测试，后续我还将会使用不同的模型进行测试，欢迎关注~挑战与创造都是很痛苦的，但是很充实。
DAMODEL|丹摩智算平台使用教学与操作指南
2401_89330688的博客
11-28 1312
在本指南中，我将详细介绍如何使用丹摩智算平台，帮助新用户快速上手，充分利用其计算能力。丹摩智算平台以其高性能、灵活性和便捷的用户体验，为研究者提供了强大的计算支持。未来，随着平台功能的不断完善，我相信它将成为更多用户进行高性能计算的首选工具。丹摩智算平台提供了简单直观的界面，用户可以通过控制台轻松创建计算任务。点击右上角的“注册”按钮，填写基本信息，包括邮箱、密码等。在本地预处理数据，将处理后的数据上传到平台进行训练，降低平台资源使用。通过上述代码，您可以实现任务的创建、状态查询、日志查看和资源释放。
使用 DAMODEL 云平台加速 YOLOv8 模型训练
menetholl的博客
09-23 999
YOLOv8 是 YOLO（You Only Look Once）家族中的最新版本，是一种高效的目标检测算法。在 DAMODEL 提供的 YOLOv8 训练与测试指南中，详细介绍了如何使用该模型进行训练和测试，并结合实例演示了从数据准备到模型训练的整个流程。这篇博客将围绕 YOLOv8 的基础知识、如何准备数据、训练模型的步骤以及在 DAMODEL 云平台上进行模型训练的优势展开，帮助读者更好地掌握 YOLOv8 的实际应用。YOLOv8 是由 Ultralytics 发布的一款实时目标检测算法。
从入门到专业：如何选择 DAMODEL 平台的 GPU 计算资源
menetholl的博客
09-23 802
随着人工智能技术的快速发展，AI 模型的训练与推理任务对计算资源的需求变得越来越高，尤其是高性能 GPU 的重要性愈发凸显。为了帮助开发者和企业更好地应对 AI 开发中的算力需求，DAMODEL 平台提供了一系列灵活且高效的 GPU 云算力解决方案，覆盖从入门用户到专业用户的多样化需求。本文将详细介绍 DAMODEL 平台提供的 GPU 型号及其适用场景，并且为您介绍在平台上快速创建 GPU 云实例的关键步骤，帮助用户高效启动 AI 开发任务。
MECT: Multi-Metadata Embedding based Cross-Transformer forChinese Named Entity Recognition论文实验复现记录
m0_51277266的博客
01-24 2886
萌新第一次复现实验，做得磕磕绊绊的，简单记录一下 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.07204.pdf 代码地址：https://github.com/CoderMusou/MECT4CNER 补充： 关于anaconda https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5 pytorch 官网 https://pytorch.org/get-started/locally/ 关于linux https://blog.csdn....
autodl远程服务器pycharm复现代码流程
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04-29
### 如何在PyCharm中复现AutoDL远程服务器上的代码流程 要在PyCharm中实现对AutoDL远程服务器上代码的复现，需要完成以下几个方面的配置： #### 1. 安装并启动PyCharm专业版 确保安装的是PyCharm Professional ...
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