开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在实时数据上持续训练我们的预训练模型？

在实时数据上持续训练预训练模型的方法可以通过以下步骤实现：

数据采集和处理：首先，需要收集实时数据，并对其进行预处理和清洗，以确保数据的质量和一致性。这可以包括数据清洗、去噪、特征提取等操作。
模型选择和预训练：选择适合任务的预训练模型，例如深度学习中的BERT、GPT等模型。预训练模型通常在大规模数据上进行训练，以学习通用的语义表示。
增量训练：将预训练模型应用于实时数据，并进行增量训练。增量训练是指在已有模型的基础上，使用新的实时数据进行进一步训练，以逐步优化模型的性能。这可以通过梯度下降等优化算法来实现。
模型评估和调优：在持续训练过程中，需要对模型进行评估和调优。可以使用一些评估指标，如准确率、召回率等来评估模型的性能，并根据评估结果进行模型参数的调整和优化。
持续集成和部署：持续训练的模型需要进行持续集成和部署，以便实时应用于生产环境。可以使用自动化工具和流程来实现模型的持续集成和部署，确保模型的更新能够及时应用于实际应用中。

对于这个问题，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，例如：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习和深度学习能力，支持实时数据的持续训练和模型的部署。
腾讯云数据处理平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）：提供了数据处理和分析的能力，可以用于实时数据的采集、清洗和预处理。
腾讯云函数计算（https://cloud.tencent.com/product/scf）：提供了无服务器的计算能力，可以用于实时数据的处理和模型的增量训练。
腾讯云模型训练工具包（https://cloud.tencent.com/product/tmt）：提供了模型训练和调优的工具和算法，可以用于实时数据的持续训练和模型的优化。

通过使用腾讯云的相关产品和服务，可以方便地实现在实时数据上持续训练预训练模型的需求。

相关搜索:GPT2-XL预训练模型的训练数据大小我们如何知道何时停止在预先训练的模型上训练模型？TF集线器上的ALBERT预训练模型的问题如何在tensorflow attention_ocr上运行预训练模型？在Databricks上使用sparknlp中的预训练模型 Keras:获取imagenet上预训练模型的标签名称如何在Mxnet中更改预训练模型中的层使用Pytorch中的预训练模型进行语义分割，然后使用我们自己的数据集仅训练完全连接的图层如何在Tensorflow移动android应用程序上使用预训练模型？如何在tensorflow对象检测api中使用Image net上的预训练模型如何在Keras上使用Glorot重新初始化预训练模型的权重？我们能否对从预训练模型中提取的特征进行归一化我们可以在不同大小的图像上训练LeNet模型吗？尝试重命名tf.keras上的预训练模型时出错如何在Tensorflow中恢复当前模型的预训练检查点？如何在不同大小的图像上训练keras模型如何在TensorFlow的预训练模型中获得最大池层的输出？使用在不同数据集上训练的cnn模型如何在Python语言中正确加载CatBoost中的预训练模型如何在TF2中获取预训练模型的中间张量输出

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【源头活水】Graph上的预训练模型

所以一些pretrian模型不约而同地依据图上需要把握的信息的特点设定了适应于图上的预训练任务中。 1.3 最后一个问题：在图上做预训练模型，主要改进点在哪里？...依照目前的论文来看，主要包括两部分： 1. 模型架构上。也就是说，使用一种固定的预训练GNN结构去处理一类的图。这一部分的工作比较符合NLP里对transformer的改进。 2. 训练任务上。...下图展示了这样一种预训练模型的用途——相当于一种上游的预训练，以获得一个相对而言更好的起始模型结果。 ?...具体的实现上是这个样子的：使用某一种GNN（如GAT）作为encoder，选择一种合适的decoder（如MLP），然后基于下列的损失函数进行训练。...训练完成后，Decoder舍弃，GNN就训练完成了。 ? ? 最后关心一下实验。下表展示了加入这种预训练任务前后的效果提升。 ? 当然，这是在训练数据很少的前提之下。 ?

6572 0

Keras使用ImageNet上预训练的模型方式

import各种模型对应的module，然后load模型，并用ImageNet的参数初始化模型的参数。...如果不想使用ImageNet上预训练到的权重初始话模型，可以将各语句的中’imagenet’替换为’None’。...补充知识：keras上使用alexnet模型来高准确度对mnist数据进行分类纲要本文有两个特点：一是直接对本地mnist数据进行读取（假设事先已经下载或从别处拷来）二是基于keras框架（网上多是基于...1 0 0 0 0 0 0 0) 所以，以第一种方式获取的数据需要做一些预处理（归一和one-hot）才能输入网络模型进行训练而第二种接口拿到的数据则可以直接进行训练。...y_train, batch_size= batch_size, epochs= epochs, validation_data=(x_test,y_test)) 以上这篇Keras使用ImageNet上预训练的模型方式就是小编分享给大家的全部内容了

2.1K1 0

如何在腾讯钛中训练基于bert预训练语言模型的文本分类模型

_is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率

1.4K5 1

自然语言处理中的预训练模型（上）

最近的研究表明，基于大规模未标注语料库的「预训练模型」（ PTM）在很多 NLP 任务上取得了很好的表现。...预训练的优点可以总结为以下三点：在大规模语料库上的预训练可以学习到通用语言表示，对下游任务很有帮助预训练提供了更好的模型初始化，使得在目标任务上有更好的泛化性能和更快的收敛速度预训练可以看做一种避免在小数据集上过拟合的正则化方法...3 PTM 概述不同 PTM 间的区别主要体现在「上下文编码器」的使用以及「预训练的任务和目标」上。...我们已经在 2.2 节中简单介绍了上下文编码器的不同结构，本章我们将专注于预训练任务，并给出一种 PTM 的分类方法。 3.1 预训练任务预训练任务对于学习语言的通用表示至关重要。...模型需要去识别文档真正的起始位置。基于上述方式我们可以看出，MLM 实际上可以理解为 DAE 的一种。

1.8K2 0

大模型训练之难，难于上青天？预训练易用、效率超群的「李白」模型库来了！

、FairSeq 这些所有主流 Transformer 库的优点，分布式训练性能一如既往地力压群雄，更重要的是，全局视角编程最大程度降低了分布式使用门槛，让大模型训练飞入寻常百姓家。...接下来，让我们具体比较下上述模型库的优势和不足，也许你就会做出判断。...HuggingFace：提供了全面的 SOTA Transformer 模型，便于使用预训练好的模型进行微调，提供强大的社区和生态，方便开发者使用预训练好的模型。...LiBai 模型库的与众不同之处在于，它不是以上任一分布式训练工具的简单升级或包装，而是基于 OneFlow 的分布式和图编译器能力构建的大规模预训练模型开发套件。...未来，在支持更多模型训练的基础上，OneFlow 也会持续完善推理和 Serving 相关的功能，从而打通训练和部署的全流程，让 OneFlow 成为用户的一站式开发平台。

1.2K1 0

【综述专栏】如何在标注存在错标的数据上训练模型

作者：知乎—清香白莲地址：https://www.zhihu.com/people/qing-xiang-bai-lian-7 很多时候训练模型所用的数据都是人工标注的，那么往往甚至不可避免的存在一些错标的数据...如果直接用这些存在错标的数据训练模型，那么模型的上限将受限与标注的准确率，那么如何利用这种存在错标的数据更好的训练模型呢？...其实无论什么方法都是建立在如何区分正确的label与错误的label上，目前主要有三种方法：直接建模：建立一个概率模型，直接估计每个样本标注正确或错误的概率，剔除正确率低的数据；迭代法：根据模型预测的损失初选一些正确或错误的样本...其基本假设为：数据错标的概率与类别有关，但与数据本身无关，如美洲豹可能被错标为美洲虎的可能性较高，但不大可能被错标为浴缸。...label的联合分布，最后再过滤掉可能错标的数据重新训练模型。

1.2K3 0

【GPT】开源 | 清华大学提出对新数据进行高效持续预训练的模型ELLE

2203.06311v2.pdf 来源：清华大学论文名称：ELLE: Efficient Lifelong Pre-training for Emerging Data 原文作者：Yujia Qin 内容提要现有的预训练语言模型...（PLM）通常使用固定的、不更新的数据进行训练，而忽略了在现实场景中，各种来源的数据可能会不断增长，而这需要PLM能够持续地整合新旧信息。...虽然这个目标可以通过对所有新老数据重新大规模训练来实现，但众所周知，这样的过程在计算上是十分昂贵的。为此，本文提出了ELLE，旨在对新来的数据进行高效的持续预训练。...具体来说，ELLE包括(1)功能维持的模型扩展，它能够灵活地扩展现有PLM的宽度和深度，以提高知识获取的效率；(2)预植领域提示词（prompt），从而让模型能够更好地区分预训练期间学到的通用知识，正确地激发下游任务的知识...我们在BERT和GPT上使用来自5个领域的数据来试验，结果表明ELLE在预训练效率和下游性能方面优于各种传统的持续学习方法。

5413 0

大模型预训练中的数据处理及思考

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/641013454 整理: 青稞AI 大模型预训练需要从海量的文本数据中学习到充分的知识存储在其模型参数中。...在OpenAI的GPT3,4模型以及谷歌的PaLM系列模型训练中，大量用到了专有数据，如2TB的高质量书籍数据（Books – 2TB）和社交媒体对话数据（Social media conversations...law我们得知，训练175B的模型，想要获得最有效果数据量应该是3500B tokens，这几乎是现有最大训练数据库的两倍，是现有公开训练数据的10倍。...The pile是一个高质量数据集，作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏：有大量的情色、...实验结果不同数据集训练模型的比较训练多个epoch会降低泛化能力除过web数据我们还有那些常见的非Web高质量数据呢?

1.1K1 0

一种持续预训练大语言模型简单且可扩展的方法

在大型语言模型（LLMs）领域，我们常常听到微调LLMs以遵循指令的话题。但是如何为LLMs提供新知识或领域特定数据呢？...最新的《Simple and Scalable Strategies to Continually Pre-train Large Language Models》论文提供了一些宝贵的见解，指导如何在新数据上持续预训练...LLMs，提出了一种更高效的解决方案是持续对这些模型进行预训练，这比重新训练节省了大量计算资源。...研究人员比较了三种不同训练方式的模型：常规预训练：用随机权重初始化模型，并在数据集D1上进行预训练继续预训练：采用1)中预训练的模型，并在数据集D2上继续预训练在合并数据集上重新训练：像1)中一样使用随机权重初始化模型...，但在数据集D1和D2的合并上进行训练需要注意的是，通常在实践中常见的做法是在合并数据集上重新训练模型，因为这通常有助于找到良好的学习率调度，并且有助于防止灾难性遗忘。

1991 0

飞桨带你了解：基于百科类数据训练的 ELMo 中文预训练模型

基于百科类数据训练的 ELMo 中文预训练模型。完整支持 ELMo 多卡训练，底层算子优化，训练速度比主流实现快约1倍。...接下来，我们看看怎么可以快速把ELMo用到我们的项目中来吧！ ELMo训练过程介绍（1）数据预处理将文档按照句号、问号、感叹以及内容分词预处理。预处理后的数据文件，每行为一个分词后的句子。...2）模型训练利用提供的示例训练数据和测试数据，进行单机多卡预训练。...（3）ELMo模型迁移以 LAC 任务为示例, 将 ELMo 预训练模型的语义表示迁移到 LAC 任务的主要步骤如下： #step1: 在已经搭建好的LAC 网络结构之后，加载 ELMo 预训练模型参数...ERNIE在多个公开的中文数据集上进行了效果验证，包括语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理各类任务上，均超越了语义表示模型 BERT 的效果。 ?

4882 0

【猫狗数据集】使用预训练的resnet18模型

xiximayou/p/12405485.html 之前都是从头开始训练模型，本节我们要使用预训练的模型来进行训练。...可这么定义： print("使用预训练的resnet18模型") model=torchvision.models.resnet18(pretrained=True) model.fc...需要梯度： layer4.1.conv2.weight 需要梯度： layer4.1.bn2.weight 需要梯度： layer4.1.bn2.bias 需要梯度： fc.weight 拓展：如果是我们自己定义的模型和预训练的模型不一致应该怎么加载参数呢...print(resnet50) print(cnn) 下面也摘取了一些使用部分预训练模型初始化网络的方法：方式一：自己网络和预训练网络结构一致的层，使用预训练网络对应层的参数批量初始化 model_dict...下一节补充下计算数据集的标准差和方差，在数据增强时对数据进行标准化的时候用。

2.9K2 0

用于实时数据分析的机器学习：生产中训练模型

一些最复杂的实时数据分析涉及在生产环境中部署先进的机器学习模型的同时对其进行训练。通过这种方法，模型的权重和特征会随着可获得的最新数据不断更新。...因此，对于任何特定用例的高度细分的情况，模型的输出会变得更加精致、准确和适用。流数据平台和流数据引擎非常适合这种形式的实时数据分析，因为它们可以提供调整模型响应所需的持续低延迟数据。...这是同一问题的不同方面。” 离线训练，在线部署和评分尽管存在通过在线同时训练和部署模型来加速数据科学过程的倾向，但在某些情况下，保持这两步分离对实时数据分析仍有好处。...离线创建和训练模型，然后使用实时事件数据在线部署模型并评分，之后再与离线表现比较，这种做法并不少见。采用这种成熟方法的决定性因素之一与模型训练所需的数据量和变化相关。...然而，在生产环境中训练模型，并根据实时输入更新其特征和权重的能力，对确保模型对最新可用数据做出反应至关重要。

1301 0

如何在Windows系统上使用Object Detection API训练自己的数据？

前言之前写了一篇如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API？然后就想着把数据集换成自己的数据集进行训练得到自己的目标检测模型。...动手之前先学习了一波别人是如何实现的，看了大多数教程都有一个小问题：用VOC2012数据集进行训练当做用自己的数据集。然而，初心想看的是自己的数据集啊！...于是就自己来撸一篇教程，方便自己也给别人一些参考吧~ 目录基于自己数据集进行目标检测训练的整体步骤如下：数据标注，制作VOC格式的数据集将数据集制作成tfrecord格式下载预使用的目标检测模型...配置文件和模型模型训练这里放一下小詹这个项目的整体截图，方便后边文件的对号入座。...下载预使用的目标检测模型准备好训练数据后，选择模型进行训练，下载官方预训练模型【Github】对于目标检测，可以考虑选择几种最常用的模型： ssd_mobilenet_v1_coco ssd_mobilenet_v2

1.5K4 0

【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型

前言有一期的恶意文件检测模型训练好了，因此需要进行测试，关于恶意文件检测的内容，可以回看博主之前写的博文：【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路【AI】恶意文件静态检测模型检验及小结因为样本在某台机子上...，又恰逢有其他模型在训练，因此 GPU 资源被占满了，不过测试这个模型的话，CPU 也绰绰有余了，当我准备使用 CPU 训练时，却遇到了问题；分析 1、model.to(device) 不会影响 torch.load...，就是说找不到参数，因此，我将字典部分内容打印了一下： for k, v in state_dict.items(): print(k, v) break 发现问题了，在多 GPU 上训练的模型...GPU 训练的模型了！...后记以上就是【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型的全部内容了，希望对大家有所帮助！

5875 1

KD-VLP：知识蒸馏和预训练还能这么结合？上科大&Intel&MSRA提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型

&Intel&MSRA联合提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型《KD-VLP》。...在视觉语言任务上的广泛实验，证明了本文提出的框架的有效性，并且本文的方法获得了比现有的预训练策略更好的性能。...01 Motivation 随着Bert的成功在语言建模中，自监督视觉和语言预训练(VLP)引起了人工智能社区的极大兴趣，其目的是从大规模图文数据中学习可概括的多模态表示。...经过预训练后，所学到的多模态表征可以转移到不同的下游视觉语言任务上。 02 方法本文方法的模型结构如上图所示。...Visual Question Answering (VQA) 在VQA任务上，与E2E预训练方法相比，本文的方法显示出了明显的性能改善，甚至其表现略高于二阶段预训练方法。

1.4K2 0

Bioinformatics | DNABERT：从Transformers模型中提取的预训练解码器运用在DNA基因上

但是为了更好的建模DNA语言模型，我们需要1）将DNA的全局信息考虑进去2）能够将对DNA的理解迁移到各种不同下游任务上3）当标签数据量被限制时仍然表现出优秀的泛化能力，以上的模型在这几点都有所欠缺，所以作者提出了将...再者是预训练的方法，因为上一下节已经提过，在此不再赘述。...并且在低质量的数据集上，DNABERT-TF和其他的模型相比取得了极高的召回率。第三个实验用在了识别规范或不规范的剪辑位点上。...通过b图和c图都说明了模型学到了一定的知识，一个是-20到-30bp位置，一个是中心的左右位置，但是在低质量的数据集上可能只有在开头有很高的注意力，如d图。...而后作者又在小白鼠的数据集上进行了迁移实验，从f图看出结果依旧表现很好，说明模型抓取到了DNA共有的深层语义，进一步突出了预训练的重要性。

6.4K2 1

使用 Transformers 在你自己的数据集上训练文本分类模型

趁着周末水一文，把最近用 huggingface transformers 训练文本分类模型时遇到的一个小问题说下。背景之前只闻 transformers 超厉害超好用，但是没有实际用过。...之前涉及到 bert 类模型都是直接手写或是在别人的基础上修改。但这次由于某些原因，需要快速训练一个简单的文本分类模型。其实这种场景应该挺多的，例如简单的 POC 或是临时测试某些模型。...我的需求很简单：用我们自己的数据集，快速训练一个文本分类模型，验证想法。我觉得如此简单的一个需求，应该有模板代码。但实际去搜的时候发现，官方文档什么时候变得这么多这么庞大了？...数据假设我们数据的格式如下： 0 第一个句子 1 第二个句子 0 第三个句子即每一行都是 label sentence 的格式，中间空格分隔。...处理完我们便得到了可以输入给模型的训练集和测试集。

2.3K1 0

中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型：中文数据进行二次预训练

中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型：中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力图片以ChatGPT、GPT-4等为代表的大语言模型（Large Language Model...这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力。...HICT（高强度间歇训练）是一种持续时间较长的训练方式，通常包括30分钟以上的有氧运动，如慢跑或骑自行车等。在这种训练中，运动员会进行一段高强度的运动，然后休息一段时间，再进行另一段高强度的运动。...项目中数据集处理的相关部分已开源用于预训练和指令精调的训练脚本：预训练脚本：scripts/training/run_clm_pt_with_peft.py，相关使用教程请参考预训练脚本Wiki 指令精调脚本...问题2：后面会有33B、65B的版本吗？问题3：一些任务上效果不好！问题4：为什么要扩充词表？直接在原版LLaMA上用中文预训练不行吗？

2.4K0 0

分析云运维场景下的时序数据，大规模预训练模型有效吗？

通过实验证明了时序模型能够满足scaling law,即模型的性能随着预训练数据集和模型参数的增大而提高。...云厂商每天能够产生数十亿的数据，特别地，研究者选取了三个大规模的云运维数据对时序模型进行预训练。...而在两个较小数据集 borg2011 和 ali2018 上，模型大小和性能之间的关系较为模糊。...研究者认为，模型在这些数据集上存在过拟合，这是由于预训练阶段重复的样本带来预训练性能提升的同时，也导致了下游任务中性能的下降。...研究者在这些数据集上与经典时序预测方法及深度学习基准方法进行比较，表明其提出的架构是一个强大的基于预训练的的 zero-shot 预测器。

2721 0

ProLIP模型：首个使用概率目标进行亿级图像-文本数据预训练的VLMs ！

作者引入了概率语言图像预训练（ProLIP），这是第一个仅使用概率目标进行亿级图像-文本数据预训练的具有强零样本能力的概率VLMs。...第三，ProLIP可以从零开始训练，无需任何预训练模型，并实现最先进的零样本学习能力，无需微调。...然而，这些方法的应用范围非常有限，不能作为通用的VLM（如CLIP）使用。例如，ProbVLM 是一个临时模块，部署在预训练的 CLIP上，限制了概率空间的充分探索。...此外，ProbVLM仅在小型图像描述数据集（如CUB或COCO描述）上进行训练，使其不适用于更实际的零样本分类应用。...作者在Datacomp评估套件的38个任务上评估模型（附录B.2中列出全部评估数据集）。

811 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭