文章标签
precision
-
深度学习模型优化：Apex在PyTorch中的应用与实践
深度学习模型优化：Apex在PyTorch中的应用与实践 深度学习模型的训练往往需要消耗大量的计算资源和时间。为了提高训练效率，各种优化技术被广泛应用，其中混合精度训练（Mixed Precision Training）是一种非常有效...
-
RTX 3080微调7B LLM OOM？显存优化技巧助你一臂之力
老哥你好！看到你的困扰，我完全理解。在本地用消费级GPU微调LLM，遇到显存OOM（Out Of Memory）是常有的事，尤其是在尝试7B这样规模的模型时。你遇到的情况， 并非你的操作“不对” ，而是10GB显存的RTX 3080在面对...
-
TimescaleDB 生产环境部署：单机、主从、集群架构与性能调优实战
TimescaleDB 生产环境部署：单机、主从、集群架构与性能调优实战 你好，我是你们的数据库老朋友，今天要和大家聊聊 TimescaleDB 在生产环境中的部署方案。相信不少朋友已经对 TimescaleDB 的基本概念和使用有所...
-
深度学习模型性能评估指标及其瓶颈：从准确率到鲁棒性
深度学习模型的性能评估一直是该领域的核心问题之一。仅仅依靠简单的准确率指标已经不足以全面衡量一个模型的优劣，我们需要更细致、更全面的评估体系来判断模型的实际应用价值。本文将探讨深度学习模型性能评估的常用指标，并深入分析其局限性以及可能存在...
-
AI 模型性能测试：从入门到精通，教你玩转模型评估
AI 模型性能测试：从入门到精通，教你玩转模型评估 在人工智能领域，模型的性能测试至关重要。它可以帮助我们了解模型在实际应用中的表现，并根据测试结果不断优化模型，提高其准确性和效率。本文将带你深入了解 AI 模型性能测试，从入门到精通...
-
PR曲线与ROC曲线的区别与应用
在数据科学和机器学习领域，模型评估是一个至关重要的环节。为了评估分类模型的性能，研究人员和工程师们常常使用PR曲线（Precision-Recall Curve）和ROC曲线（Receiver Operating Characterist...
-
Apex 在多 GPU 分布式训练中的性能表现及注意事项
Apex 在多 GPU 分布式训练中的性能表现及注意事项 近年来，深度学习模型的规模越来越大，参数量动辄亿万甚至万亿级别，单 GPU 已经无法满足训练需求。分布式训练，尤其是多 GPU 并行训练，成为训练大型模型的必备技术。而 NVI...
-
在PyTorch中使用Apex进行内存管理的技巧与实践
使用PyTorch进行深度学习模型的训练时，内存管理常常成为一个瓶颈。尤其是在处理大规模数据集或复杂模型时，GPU的显存限制可能会导致训练中断或效率低下。为了解决这个问题，NVIDIA推出了Apex库，它可以帮助我们自动混合精度训练，从而...
-
PyTorch混合精度训练：降低GPU内存消耗的实战指南
PyTorch混合精度训练：降低GPU内存消耗的实战指南 深度学习模型训练常常面临GPU内存不足的挑战，尤其是在处理大型模型或数据集时。混合精度训练（Mixed Precision Training）是一种有效的解决方案，它结合了单精...
-
深入理解 TimescaleDB 超表与 Chunk：性能优化之道
你好，我是老码农。今天咱们聊聊 TimescaleDB，一个专为时序数据优化设计的数据库。如果你是程序员，特别是对时序数据、物联网（IoT）、监控系统等领域感兴趣，那么 TimescaleDB 绝对值得你花时间研究。本文将深入剖析 Tim...
-
如何选择合适的模型评估指标：机器学习中的关键决策
如何选择合适的模型评估指标：机器学习中的关键决策 在机器学习中，模型评估是至关重要的一环。通过评估，我们可以了解模型的性能表现，并根据结果对模型进行优化和改进。选择合适的评估指标对于模型评估的准确性和有效性至关重要。 1. 常见...
-
医疗影像AI：用扩散模型生成合成数据时，如何避免“模式崩溃”并保证病理分布的真实性？
在医疗影像领域，利用生成式AI（尤其是扩散模型）创建合成数据，已成为缓解数据稀缺、增强模型鲁棒性的关键策略。然而，一个核心挑战是“模式崩溃”——生成模型倾向于过度拟合训练数据中的常见模式，而忽略或无法生成多样化的、罕见的病理表现，导致合成...
-
技术报告中的F1、Recall、AUC，业务负责人到底该怎么看？
最近，业务负责人老是抱怨，技术报告里充斥着F1、Recall、AUC这些晦涩难懂的指标，完全不知道这些和用户增长、营收利润有什么关系。他们想要的，是能直接拿来做决策的“干货”。 这其实是个很普遍的问题，技术和业务之间存在着一道“翻译鸿...
-
AI项目：如何将技术参数“翻译”成业务价值？项目经理实战框架
在AI项目日益增多的今天，技术团队和业务团队之间常常存在一道“语言鸿沟”。我们谈论着模型准确率、数据处理吞吐量、算法复杂度，而业务方则关心运营成本、客户体验、市场增长点。作为项目经理，如何有效弥合这道鸿沟，将深奥的技术参数转化为清晰可感的...
-
TimescaleDB中的列式存储：如何提升时序数据压缩与查询性能？
时序数据在现代应用程序中越来越常见，尤其是在物联网、金融分析和监控系统等领域。随着时间的推移，这些数据量可能会变得非常大，因此如何高效地存储和查询这些数据成为了一个关键问题。TimescaleDB作为一个专为时序数据优化的数据库，结合了关...
-
YOLOv5模型训练：从数据准备到模型优化，我的踩坑实录
YOLOv5，这个火遍深度学习圈的目标检测模型，相信大家都不陌生。简洁高效的代码，强大的检测能力，让它成为许多人的首选。但光说不练假把式，真正上手训练YOLOv5模型，你才会发现其中充满挑战。今天，就让我这个在YOLOv5训练路上踩过无数...
-
深入 TimescaleDB 连续聚合：揭秘数据存储、更新与查询机制
大家好，我是“时序老兵”。今天咱们来聊聊 TimescaleDB 的一个核心特性——连续聚合（Continuous Aggregates）。相信不少用过 TimescaleDB 的朋友都体验过它的强大，但其内部究竟是如何运作的呢？这篇文章...
-
TimescaleDB 连续聚合：加速负载预测数据查询与预处理的利器
大家好，我是你们的“数据库调优小能手”。今天咱们来聊聊 TimescaleDB 的一个强大特性——连续聚合（Continuous Aggregates），以及如何利用它来加速负载预测数据的查询和预处理过程。相信不少搞 IT 的朋友，特别是...
-
除了 AUC 和 ROC 曲线，还有哪些指标可以评估分类模型的性能？
除了 AUC 和 ROC 曲线，还有哪些指标可以评估分类模型的性能？ AUC 和 ROC 曲线是评估分类模型性能的常用指标，但它们并非万能的。在实际应用中，我们还需要根据具体情况选择其他指标来更全面地评估模型的性能。 常见的分类模...
-
深入 TimescaleDB 连续聚合：原理、优化与实践
大家好，我是你们的数据库老朋友，码农老王。今天咱们来聊聊 TimescaleDB 里一个非常强大的功能——连续聚合（Continuous Aggregates）。 你是不是经常遇到这种场景：海量时间序列数据涌入，需要实时计算各种指标，...