主要内容 用于探测气候极端现象的机器学习：不确定性量化的新方法。 多光谱土地表面反射时间序列用于检测和分类土地覆盖变化的分析。 利用深度卷积神经网络对VIIRS测量的海洋色彩产品进行超分辨率测量。
使用PyTorch Lightning模型进行推理的各种方法 有三种方法导出用于PyTorch Lightning模型进行服务： 保存模型为PyTorch检查点 将模型转换为ONNX 导出模型到Torchscript...直接打包部署PyTorch Lightning模型 从最简单的方法开始，让我们部署一个不需要任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。...我们从训练代码中重新定义了一些代码，添加了一些推理逻辑，就是这样。需要注意的一点是，如果你将模型上传到S3(推荐)，你需要添加一些访问它的逻辑。...使用 Torchscript’s JIT compiler序列化 对于最后的部署，我们把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript，并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。...现在，你有了一个用于实时推断的完全可操作的预测API，从Torchscript模型提供预测。 那么，你会用哪种方法呢？ 这里明显的问题是哪种方法性能最好。
部署PyTorch Lightning模型进行推理的每种方法 有三种方法可以导出PyTorch Lightning模型进行投放： 将模型另存为PyTorch检查点 将模型转换为ONNX 将模型导出到...1.直接打包和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，让我们部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。...很简单 我们从训练代码中重新调整了一些代码的用途，添加了一些推理逻辑，仅此而已。需要注意的一件事是，如果将模型上传到S3（推荐），则需要添加一些逻辑来访问它。...3.使用Torchscript的JIT编译器进行序列化 对于最终部署，我们将把PyTorch Lightning模型导出到Torchscript并使用PyTorch的JIT编译器提供服务。...现在，您已经具有用于实时推理的完全可操作的预测API，可根据Torchscript模型提供预测。 那么，您应该使用哪种方法？ 显而易见的问题是哪种方法效果最好。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 对于PyTorch开发者来说，Google Colab上的TPU资源不能用，恐怕是最遗憾的事情了。...几乎无需修改代码 首先让我们来看一个MNIST图像分类网络的搭建，PyTorch的原始代码和修改后的PyTorch Lightning代码几乎无异。 ?...作者表示，相比切换框架，用这种方法重构原来的代码只需数小时的时间。...使用方法 PyTorch Lightning具体该如何使用，作者Falcon还是以MNIST图像分类网络为例，介绍从收集数据到训练再到验证、测试的全过程。 ?...至于损失函数，对于n向分类，要使用交叉熵损失。二者代码又几乎一致相同，后者多出一个self。 ? 在训练上，PyTorch Lightning的代码更简洁一点。
Flash 是基于PyTorch Lightning的快速原型任务，基线和微调可扩展深度学习模型的集合。它提供从基准实验到最新研究的无缝体验。...PyTorch Lightning是一个开源Python库，为PyTorch提供了高级界面。...除非您掌握其工作方法，否则几乎不可能修改或建立在该代码上。 借助Flash，用户可以使用久经考验的通用数据主干来快速获得Lightning基准，以此作为基准测试。...Flash取代了这一周期，使用户可以专注于科学而不是基础架构。它为数据科学家，开发人员和Kagglers提供了轻松访问Lightning功能的途径，并为经验丰富的研究人员提供了简单的基准。...Flash Tasks是使用SOTA方法解决日常问题的激光聚焦对象。它们旨在使推理，微调和训练和谐。它目前支持图像分类，图像嵌入，表格分类，文本分类，摘要和翻译。
LitServe提供的结果基于图像和文本分类 ML 任务，但性能优势扩展到其他机器学习任务，例如嵌入、LLM 服务、音频处理、分割、对象检测和摘要。...各种优秀的功能都具备，而不是简单的炒作 具有非常方便简洁的服务化部署方式（根据不同AI模型定义不同的服务器） litserve包安装也非常简单： 从大模型到语音以及视频、图像各种的模型部署示例都有：...对比你自己个人部署和他提供的云部署方案： 官网空间：Lightning lightning空间里包含很多热门的资源博客：使用LitServe 部署Phi3.5 Vision API、使用Flux 部署图像生成...它可以部署各种模态的模型，从声音到图像再到视频。...图像：Flux、超分辨率、comfyui等等： 多模态的: 使用LitServe部署Phi3.5 Vision、部署Phi-3-vision-128k-instruct 一些精彩的博客： 从数据处理到部署服务一条龙的详细流程
通过优化 TiDB 调度过程中对 I/O、网络、CPU、内存等资源的占用，大幅减少 QPS 和延时因为资源被抢占而出现的性能抖动问题，在 TPC-C OLTP 的基准测试中，衡量 TPC-C QPS...数据生态：增加多个数据迁移、数据导入、数据共享组件，方便用户在异构环境使用 TiDB 数据迁移方面 数据迁移类工具支持 AWS S3（也包含支持 S3 协议的其他存储服务）作为数据迁移的中间转存介质，同时支持将...Aurora 快照数据直接初始化到 TiDB 中，丰富了数据从 AWS S3/Aurora 迁移到 TiDB 的选择。...数据导入工具 TiDB Lightning 针对 DBaaS AWS T1.standard 配置（及其等同配置）的 TiDB 集群进行了数据导入性能优化，测试结果显示使用 TiDB Lightning...此外，新版本进一步优化了内存管理模块，跟踪统计聚合函数的内存使用情况，从而降低系统 OOM 的风险。
AnimateDiff-Lightning是字节跳动开发的大规模扩散模型。扩散模型是一类生成模型，在生成高质量图像、动画和其他多媒体内容方面表现出了非凡的成功。...AnimateDiff-Lightning基于这一基础，提供了更精细和多功能的输出。...AnimateDiff-Lightning的主要特性 高质量输出：AnimateDiff-Lightning的一大亮点是其生成高分辨率图像和动画的能力。...持续改进：AnimateDiff-Lightning的开源性质确保了它能够从社区贡献中受益。用户可以报告问题、提出改进建议，甚至贡献代码，营造一种推动模型演进的合作环境。...社区驱动的开发方法确保了AnimateDiff-Lightning将继续改进和适应，跟上快速变化的AI领域的步伐。
通过优化 TiDB 调度过程中对 I/O、网络、CPU、内存等资源的占用，大幅减少 QPS 和延时因为资源被抢占而出现的性能抖动问题，在 TPC-C OLTP 的基准测试中，衡量 TPC-C tpmC...数据生态：增加多个数据迁移、数据导入、数据共享组件，方便用户在异构环境使用 TiDB 数据迁移方面 数据迁移类工具支持 AWS S3（也包含支持 S3 协议的其他存储服务）作为数据迁移的中间转存介质，同时支持将...Aurora 快照数据直接初始化到 TiDB 中，丰富了数据从 AWS S3/Aurora 迁移到 TiDB 的选择。...数据导入工具 TiDB Lightning 针对 DBaaS AWS T1.standard 配置（及其等同配置）的 TiDB 集群进行了数据导入性能优化，测试结果显示使用 TiDB Lightning...此外，新版本进一步优化了内存管理模块，跟踪统计聚合函数的内存使用情况，从而降低系统 OOM 的风险。
这一思想旨在使用一个「种子」图像生成相同图像的许多变换版本。...我们可以从两个方面来分析这一过程：（1）图像的多视图（2）CNN 的中间层。 首先，我们不妨回想一下 AMDIM 为同一张图像生成两个版本的数据增强变体的过程。...更重要的是，我们使用 PyTorchLightning 标准化了所有的实现，因此我们可以客观地提取出所有上述结果背后的主要驱动因素。 计算效率 上述方法是使用大量计算资源训练出来的。...基于 23dn.24xlarge 示例的训练每小时需要花费 31.212 美元，下面是我们用于每种方法的计算资源： 图 27：训练 AMDIM 的资源耗费情况 图 28：训练 CPC 的资源耗费情况 图...28：训练 SimCLR 的资源耗费情况 图 28：训练 YADIM 的资源耗费情况 11 要点回顾 为了比较各种对比学习方法并且更容易地对其进行设计，我们引入了一种概念框架。
设计 TiDB 从 2017 年开始提供全量导入工具 Loader，它以多线程操作、错误重试、断点续传以及修改一些 TiDB 专属配置来提升数据导入速度。...这样批量处理的方法略过 ACID 和线上排序等耗时步骤，让我们提升最终的速度。...是使用 Rust 而 TiDB 是使用 Go 的。...我们计划让 Lightning 能从网路获取 SQL dump（例如通过 S3 API），并提供一个工具自动分割数据库，降低设置成本。...目前来说 Lightning 主要用于在进入生产环境之前导入全量数据，所以在此期间暂停对外提供服务还可以接受。
Learning Invariances in Neural Networks 原文作者：Gregory Benton 内容提要 本文引入了Augerino，这是一个可以与标准模型架构无缝部署的框架，可以单独从训练数据中学习对称性...Augerino在增强时恢复可解释和准确分布的能力提高了在特定任务的专门基线和基于数据的增强方案上的性能，该方案适用于各种任务，包括分子特性预测、图像分割和分类。...Augerino是第一种不需要验证集或特殊损失函数就能从训练数据中学习神经网络对称性的方法。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
一个component是一个包含了定义着的资源信息，标签，也可以包含表达式或者是其他可选的资源，比如controller属性信息，stylesheet等信息。...: lightning中提供了一些标准和自定义事件，将事件装载到lightning component中需要使用aura:handler。...官方提供了很多可以直接使用的标签，以ui: / lightning: aura: 开头。...:avatar: 对象的可视化表示 （一个图像） lightning:badge：包含少量信息的文本块标签 lightning:datatable： 显示table布局 lightning:dynamicIcon...controller中有可能有多个方法，每个方法之间使用‘，’分隔；最后一个方法不能有‘，’。
扩散模型包含两个过程：前向扩散过程和反向生成过程，前向扩散过程是对一张图像逐渐添加高斯噪声直至变成随机噪音，而反向生成过程是去噪音过程，将一个随机噪音使用多个 U-Net 进行逐渐去噪音直至生成一张图像...) 的方法来消除内存冗余，与经典的数据并行性策略相比，可极大提高内存使用效率，同时不牺牲计算粒度和通信效率。...快速上手使用 不同于常见的 PyTorch 开源项目，当前火热的 stable diffusion 是基于 PyTorch Lightning 搭建的。...PyTorch Lightning 为流行的深度学习框架 PyTorch 提供了简洁易用、灵活高效的高级接口，为广大 AI 研究人员提供了简洁易用的高层次抽象，从而使深度学习实验更易于阅读和再现，已在...低成本微调 Colossal-AI 为了满足用户通过较少资源短时间训练出可以生成有自己风格的模型的需求，提供了基于 HuggingFace 上开源的 Stable Diffusion 模型权重进行微调的功能
快速初始化 TiDB 集群：TiDB Lightning 提供的快速导入功能可以实现快速初始化 TiDB 集群的指定表的效果。...TiDB Lightning 使用场景 用于将数据全量导入到 TiDB 上游（输入源文件） Dumpling 输出的文件从 Amazon Aurora 或 Apache Hive 导出的 Parquet...文件CSV 文件从本地盘或 Amazon S3 云盘读取数据 下游 TiDB 主要优势 支持快速导入大量数据，实现快速初始化 TiDB 集群的指定表支持断点续传支持数据过滤 使用限制 如果使用物理导入模式进行数据导入...，TiDB Lightning 运行后，TiDB 集群将无法正常对外提供服务。...S3 云盘 使用限制 如果导出后计划往非 TiDB 的数据库恢复，建议使用 Dumpling。
工具间的紧密集成是实现近乎无缝工作流的最好方法。本文将对 PyTorch Lightning Flash 与数据集可视化和模型分析工具 FiftyOne 之间的集成进行了深入研究。...Lightning Flash 是一个在 PyTorch Lighting 基础上构建的新框架，它提供了快速原型、基线、微调和深度学习解决业务和科学问题的任务集合。...将 FiftyOne 数据集加载到 Flash 尽管使用 FiftyOne 开发数据集一直都很容易，但是与 PyTorch Lightning Flash 集成后，你就可以将这些数据加载到 Flash...本节展示了使用 PyTorch Lightning Flash 和 FiftyOne 之间的这种集成，以训练和评估一个图像目标检测模型的具体示例。...PyTorch Lightning Flash 与 FiftyOne 之间的新集成为开发数据集、训练模型和分析结果提供了一种新的简便方法。
普通K8s：常规使用本地磁盘或云存储（如EBS），无高吞吐需求。...部署示例：# 使用Fluid（Alluxio Runtime）部署缓存系统apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1kind: Datasetmetadata: name:...DataSync：自动将S3数据同步到EFS/FSx。华为云：SFS Turbo：并行文件系统，提供亚毫秒级延迟，支持自动缓存热数据。四....普通K8s：常规使用Overlay网络（如Calico/Flannel），无特殊低延迟需求。五....容错与恢复机制AI大模型K8s：Checkpoint自动恢复：训练中断后从最近的检查点重启（如PyTorch Lightning的resume_from_checkpoint）。
类似于Keras，Pytorch Lightning 提供了抽象出所有工程细节，从而方便的使用复杂模型进行交互的一种用户体验。...这是一个为专业研究人员设计的框架，在最大的计算资源上尝试最难的想法，而不会失去任何灵活性。...这也是一些领先的公司使用 Lightning 的一个主要原因: 可以作为一种帮助他们大大缩短生产时间而不失去任何研究所需的灵活性的方法。...更新后的 API 提供了一种内置方法，可以跨多个 GPU (进程)计算每个步骤的度量，同时存储统计信息，允许在一个epoch结束时计算指标，而不必担心与分布式后端相关的任何复杂性。...手动优化和自动优化 使用 Lightning，你不需要担心什么时候启用/禁用梯度，做反向传播，或者更新优化器，只要你从training_step返回一个附加图表，Lightning 将自动优化。
通过备份文件到 AWS S3、Google Cloud GCS 或者从 AWS S3、Google Cloud GCS 恢复到 TiDB，确保企业数据的可靠性。...提升从 AWS S3 或者 TiDB/MySQL导入导出数据的性能，帮忙企业在云上快速构建应用。...I/O 量缓解资源争抢。...备份与恢复 BR 支持将数据备份到 AWS S3、Google Cloud GCS（用户文档） BR 支持从 AWS S3、Google Cloud GCS 恢复数据到 TiDB（用户文档） 相关 issue...：#89 数据的导入和导出 TiDB Lightning 支持从 AWS S3 将 Aurora Snapshot 数据导入 TiDB（相关 issue：#266） 使用 TiDB Lightning
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