训练

最新推荐文章于 2025-08-11 12:09:18 发布
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博客强调训练要遵循目标、行动和总结的流程，同时指出对于预测无结果的事情不应去做，体现了一种理性行动的理念。
训练目标——行动——总结，对于预测没有结果的事情，不去做。
AI大模型探索之路-训练篇15：大语言模型预训练之全量参数微调
寻道AI，探索AI无限可能！
05-06 9255
在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型的应用已经越来越广泛。预训练模型通过大规模的无监督学习，能够捕捉到丰富的语言知识和上下文信息。然而，由于预训练模型通常需要大量的计算资源和时间进行训练，因此在实际使用时，我们往往需要对预训练模型进行微调，以便更好地适应特定的任务需求。本文将介绍全量参数微调的方法，以及如何在实践中进行操作。
spark 分布式训练原理解析
shiter编写程序的艺术
04-25 2260
文章大纲有哪几种分布式训练方式spark 分布式训练源码解读DEMO SPARK 训练xgboost参考文献 基于spark的分布式机器学习框架都有哪些 有哪几种分布式训练方式 数据分布 模型分布 混合分布 我们来回顾一下，spark 分布式计算的原理 在分布式训练中，用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享，这些处理器称为工作器节点，通过这些工作器节点并行工作以加速模型训练。 分布式训练可用于传统的 ML 模型，但更适用于计算和时间密集型任务，如用于训练深度神经网络。
Yolov7训练自己的数据集（超详细教程）
qing2019的博客
09-26 5万+
yolov7训练自己的数据集，从标注到训练到测试，及中文显示标签
YOLOv5训练自己的数据集（超详细完整版）
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qq_36756866的博客
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一.Requirements 本教程所用环境：代码版本V3.0，源码下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5.git Pytorch：1.6.0 Cuda：10.1 Python：3.7 官方要求Python>=3.8 and PyTorch>=1.6. 二. 准备自己的数据集（VOC格式） 1.在yolov5目录下创建paper_data文件夹（名字可以自定义），目录结构如下，将之前labelImg标注好的xml文件和图片放到对应目录下 paper_
训练计划安排（练一休一训练分化+倒金字塔训练法）【了解即可，一般人容量不用练一休一，看抖音@孙悟饭桶】
weixin_45837404的博客
05-06 5753
练一休一分化
超详细YOLOv8目标检测全程概述：环境、训练、验证与预测详解
CDBmax的博客
12-25 9万+
这篇博文提供了一个关于使用YOLOv8进行目标检测的全面指南，包括环境搭建、模型训练、验证和预测的详细步骤，以及如何解释训练过程中生成的各种图表和数据。整篇文章为读者提供了一个关于如何利用YOLOv8进行目标检测的实践指南，从环境搭建到模型部署，再到结果分析，每一部分都给出了详细的步骤和解释。此外，还有对于模型输出的解释，帮助读者更好地理解和使用YOLOv8模型。
什么是训练时计算
keyboard专栏
02-06 2116
训练时计算比推理计算高出几个数量级，优化训练方法（如混合精度、分布式训练）可以降低计算开销，提高训练效率。训练时计算的成本和规模对模型的最终性能、泛化能力、推理能力影响极大。训练时计算（Training-Time Compute）指的是在。训练时计算（Training Compute）是衡量。的关键指标，通常通过。
大模型并行训练指南——通俗理解Megatron-DeepSpeed：从模型并行(张量并行、流水线并行)到数据并行ZeRO3优化
结构之法 算法之道
08-24 4万+
BLOOM 的模型架构与GPT3非常相似，只是增加了一些改进，本文稍后将对此进行讨论。该模型是在Jean Zay上训练的，Jean Zay 是由 GENCI 管理的法国政府资助的超级计算机，安装在法国国家科学研究中心 (CNRS) 的国家计算中心IDRIS。训练所需的算力由 GENCI 慷慨捐赠给本项目 (捐赠号 2021-A0101012475)。GPU: 384 张 NVIDIA A100 80GB GPU (48 个节点) + 32 张备用 GPU。
并行训练和分布式训练
qq_36485259的博客
03-10 2258
并行训练（Parallel Training）和分布式训练（Distributed Training）都是深度学习中提高训练效率和加速训练过程的方法，它们利用多个计算资源（如多个GPU或多个服务器）来同时执行训练任务。
LoRA训练终极指南：从动漫角色到单图训练的突破性技巧
Liudef06的博客
08-11 1万+
本文深入解析LoRA技术在Stable Diffusion中的应用，重点探讨动漫角色与真实人物的训练差异。对于动漫LoRA训练，AI生成图片因风格统一、细节简化等特性成为有效数据源；而真实人物训练则需避免使用AI生成图片，因其难以准确复现皮肤纹理、光照等复杂物理特征。文章还介绍了单图训练的突破性技巧，包括数据增强和迁移学习策略，通过几何变换、色彩扰动等方法实现仅需一张图片即可训练高质量LoRA模型。技术实现上详细展示了LoRA的数学原理、代码实现及训练配置参数。
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精品推荐-最新人工智能训练师认证题库资料汇总（15份）.zip
04-24
精品推荐，最新人工智能训练师认证资料汇总，15份。供大家学习参考。 (新版)人工智能训练师(中级)职业技能等级认定考试题库.pdf 2025年人工智能训练师(高级)职业技能鉴定参考题库(含答案).pdf 阿里认证高级人工智能...
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rwkv训练代码rwkv训练代码
04-11
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人工智能训练师练习题及答案
05-17
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pix2pixGAN训练数据集，建筑物数据集
04-05
数据集是建筑物数据集，文件包含训练集和测试集，主要用于图像翻译的模型训练，适合新手朋友们上手实操。供大家免费下载。数据集是建筑物数据集，文件包含训练集和测试集，主要用于图像翻译的模型训练，适合新手朋友...
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）
12-06
Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍Zernike多项式在不同形状瞳孔（如圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形）上的应用，并提供了相应的Matlab代码实现方法。该技术常用于光学系统中的波前分析与像差校正，能够有效描述各种非标准瞳孔形状下的光学特性，适用于需要精确建模和仿真光学系统的科研与工程场景。文中强调借助Matlab工具进行算法开发与验证，提升科研效率。; 适合人群：具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事光学系统设计的工程师。; 使用场景及目标：① 光学像差分析与建模；② 自适应光学系统仿真；③ 不规则瞳孔条件下波前传感与矫正算法研究；④ 高级光学教学与实验演示。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解Zernike多项式的数学原理及其在不同几何形状瞳孔上的正交性与展开特性，同时可参考文档中提供的其他相关案例进行拓展学习。
斯坦福大学深度学习课程CS231n个人学习与作业记录项目_深度学习计算机视觉卷积神经网络图像分类目标检测语义分割神经网络架构反向传播优化算法激活函数损失函数数据增强模型训练验证测试.zip
最新发布
12-06
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mysqltools8-权威指南项目是一个全面深入的MySQL数据库自动化运维与高效管理解决方案的详细技术文档与最佳实践集合_该项目详细阐述了如何利用ansible自动化工具实现M.zip
12-06
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基于Vue与SpringCloud的微服务分布式博客系统设计与实现
12-06
**项目名称：** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述：** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果，旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建，提供响应式用户界面；后端采用Spring Cloud微服务架构，通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术，构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题，体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构：** 1. **前端技术栈：** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈：** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储：** MySQL 8.0（主数据存储）、Redis（缓存与会话管理） 4. **服务通信：** RESTful API、消息队列（可选RabbitMQ/Kafka） 5. **部署与运维：** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块：** - 用户管理：注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理：富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示：首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理：后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理：服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点：** 1. **架构解耦：** 前后端完全分离，通过API网关统一接入，支持独立开发与部署。 2. **服务拆分：** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计：** 采用服务注册发现机制，配合负载均衡与熔断器，提升系统容错能力。 4. **可扩展性：** 模块化设计支持横向扩展，配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果：** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型，通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性，为云原生应用开发提供了实践参考。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
蓝桥杯JAVA算法基础训练集锦
这些算法旨在提供给学习Java编程的学生或开发者进行基础训练，以便他们通过实际编码来加强和巩固所学知识点。此外，描述中提到这些练习是为参加蓝桥杯高职C组竞赛的学生准备的，这指出了材料的特定应用场景，蓝桥杯...
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