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北航提出 PTQ4SAM | 一种高效的分割任何模型训练后量化框架,实现了无损精度，速度提高了3.9 倍 !

在各种视觉任务（实例分割、语义分割和目标检测）、数据集和模型变体上的大量实验结果证明了PTQ4SAM的优越性。...量化方法分为两类： 1）量化感知训练（QAT）和2）后训练量化（PTQ）。 QAT通过使用整个标记的训练数据集重新训练模型，但由于相应的大量数据集（SA-1B），这将耗时。...作者使用ADE20K [74]数据集上的平均交并比（mIOU）作为性能评价指标来评估其有效性。...对于定向目标检测任务，作者通过在SAM生成的 Mask 上执行最小外接矩形操作来获得最终的旋转RBoxes。作者在DOTA-v1.0 [61]数据集上使用mAP来评估其有效性。 实现细节。...Qualitative Results 为了展示作者的PTQ4SAM的优越性，尤其是在低比特量化（W4A4）方面，作者在图5中可视化了与其他现有SOTA方法在COCO数据集上的实例分割结果对比。

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降龙十八掌：这套优化transformer内存占用的组合技值得收藏

分布式训练与张量共享 参数卸载 以上九种方法结合起来，就形成了一种可以用于 llm 的综合方法，也可以称之为第十种方法。...梯度积累与微批 梯度累积是一种在训练过程中虚拟增加批大小的方法，当可用的 GPU 内存不足以容纳所需的批量大小时，这是非常有用的。并且这种方法只会在运行时产生影响，建模性能并不会受到影响。...因此，需要一种更先进的分布式多 GPU 策略，称为完全共享数据并行（FSDP），该策略利用数据并行性和张量并行性在多个设备上共享大权重矩阵。...这种方法的主要优点是速度块。由于每个 GPU 都在与其他 GPU 同时处理一个独特的小批量数据，因此可以在更短的时间内在更多数据上训练模型。...这可以显著减少训练模型所需的时间，尤其是在使用大型数据集时。 然而，数据并行性有一些局限性。每个 GPU 必须具有模型及其参数的完整副本。

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    研学社·系统组 | 实时深度学习的推理加速和持续训练

    因此，相对于学术上关注于更快地训练，产业上往往更关注于更快地推理，推动更快的加速成为了很多硬件和软件解决方案的焦点和核心。 深度学习系统另外一个重要的方面就是需要处理输入和输出数据随时间的分布变化。...TPU 的 CISC 指令集关注于直接表征和优化主要的 DNN 推理数学运算，即矩阵乘法和激活函数。...指令集包括优化的 CISC 指令以从内存读取数据块和权值块，同时还优化了矩阵乘法或数据和权重的卷积以累和中间结果，应用硬连接的激活函数和将结果写入内存。...推理加速——算法 算法上，降低推理延迟和 DRAM 占用空间的一种有潜力的方法是模型压缩。...一种相关的硬件架构 Efficient Inference Engine 也提出了在深度压缩模型上完成推理的方法。

    92490

    【数据结构与算法】基础算法之查找概述

    3.1 查找概述 查找算法是一种在数据集中寻找特定数据项的方法。通常，数据集是在计算机程序中存储的，例如数组、链表或散列表。在编写程序时，查找算法是非常重要的，它有助于快速找到所需的数据。...因此，它在大型数据集中可能会很慢。然而，在小型数据集中，它仍然是一种非常有用的算法。 二分查找 二分查找也称为折半查找，是一种更快速的查找算法。但前提是，数据集必须已经排序。...二分查找的时间复杂度是O(log n)，其中n是数据集的大小。这种算法在大型数据集中非常有效，但在小型数据集中可能并不是最快的选择。 哈希表查找 哈希表查找也称为散列表查找，是另一种常见的查找算法。...它利用哈希函数将数据项映射到散列表中的位置。在查找过程中，我们只需通过哈希函数计算目标数据的位置，然后检查该位置是否包含目标数据。 哈希表查找的时间复杂度是O(1)。...然而，在大型数据集中，哈希表查找通常是最好的选择。了解不同类型的查找算法及其特点可以帮助我们在编写程序时做出明智的选择。

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    训练神经网络的技巧总结

    然后，经过一些更新，分数再次提高，甚至比以前更查。为了解决这个问题，您可以使用验证数据集。这个单独的数据集用于衡量您的算法在新的、看不见的数据上的性能。如果性能在一定次数后没有提高，训练将自动停止。...通常，您会冻结前几层，因为它们经过训练可以识别基本特征。然后在您的数据集上对其余层进行微调。 特征提取 与微调相反，特征提取描述了一种使用经过训练的网络来提取特征的方法。...通过从头开始学习自定义顶部，您可以确保专注于您的数据集——同时保持大型基础模型的优势。 使用数据并行的多 GPU 训练 如果您可以使用多个加速器，则可以通过在多个 GPU 上运行算法来加快训练速度。...对于大型数据集，这是最小化训练时间的快速方法。 使用 sigmoid 进行多标签设置 在样本可以有多个标签的情况下，您可以使用 sigmoid 激活函数。...首先，训练较小的模型，尤其是在 NLP 领域，比训练较大的模型更复杂。其次，大型模型对于我们的问题可能是过度的：它足够强大，可以学习我们需要的东西，但它可以学到更多。

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    AI 检索器(AI Retriever)：RAG的重要组成部分，超强的商业优势

    AI 检索器(AI Retriever)是另一种技术趋势吗？或者它正在改变企业处理数据的方式吗？ 虽然有些公司仍然喜欢传统方法，但许多公司发现AI 检索器取得了成功。...它使用高级算法来查找文档中与查询的语义相似性。 Milvus、Chroma 和 Pinecone 等工具是向量搜索的常用工具。这种方法更先进，因为它可以理解给定查询的上下文。...其生产就绪特性意味着它可以毫无问题地部署在各种环境中。 用户可以信赖它在小型项目或大型企业解决方案中始终如一地执行，确保平稳、不间断地运行。...它在 MTEB 检索数据集等基准上实现了最佳性能，以确保用户获得最准确和最相关的搜索结果。 多功能性 Denser Retriever 适应性强，适用于多种应用。...将计算负载分散到多个 GPU 上，可以让 AI 检索器更快地训练复杂模型。它处理更复杂检索任务的能力提高了整个系统的响应能力。 大型语言模型如何改进AI 检索器？

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    ES|QL 9.2版本：智能 LOOKUP JOIN与时间序列支持

    这意味着您可以创建非常复杂的连接条件，从而能够对数据提出更复杂的问题。...只需将查找索引放在您希望执行连接的所有远程集群上，ES|QL将自动利用这些远程查找索引与您的远程数据进行连接。这简化了分布式数据分析，并确保在整个Elasticsearch部署中实现一致的丰富化。...这些改进意味着您可以以前所未有的精度、速度和轻松程度关联多样的数据集，揭示更深入、更具操作性的见解，而无需复杂的变通方法或预处理步骤。...轻松丰富您的数据：Kibana Discover的查找索引用户体验数据丰富化应该是简单的，而不是障碍。我们在Kibana的Discover中引入了一种出色的新用户体验，用于创建和管理查找索引。...大多数汇总查询依赖于两步处理，(a) 内部聚合函数按时间序列总结值，(b) 外部聚合函数结合(a)中的结果跨时间序列。TS源命令与STATS结合，为在时间序列上表达此类查询提供了一种简洁而有效的方法。

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    Slack 借助 Z 分数监控克服部署恐惧

    工程师在将变更部署到像 Slack 这样的大型平台时会面临一系列独特的挑战，因为大多数服务都是在一个名为“The Webapp”的单体应用上运行，每周变更达数百次。...传统上，Slack 依赖于部署指挥官（DC），即负责在轮班期间执行部署步骤的人。但是，DC 的轮转性质和系统复杂性的日益增加对于信心和专门知识的构建构成了挑战。...它可以比人更快地捕获问题，且提供了更高的一致性。虽然起初，人们对自动化部署可能带来的风险感到担忧，但 ReleaseBot 的性能超出了预期，使人们对其自主处理部署的能力充满了信心。...实际上，这是一种检测图形峰值的数学技术。高置信度信号由与历史数据的显著偏差触发，可立即引起注意，而低置信度信号通常由静态阈值控制，可作为补充预警。...ReleaseBot 会使用历史数据来区分部署期间的异常峰值和预期波动。这种方法使得 Slack 可以过滤掉常规变化，同时标记出需要干预的真正异常。

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    2018-04-17

    Abstract：鉴于近年来人脸检测和识别技术取得重大进展，我们想测试他们能否为卡通人脸工作 - 这一领域目前尚未开发，主要是由于缺乏丰富的数据集和传统方法的失败在这些上。...我们还利用3D信息在剖面视图中合成人脸图像，以提供丰富的训练样本。在具有挑战性的AFLW数据库上的实验表明，所提出的方法比现有技术的方法取得显著的改进。...在具有挑战性的MS COCO数据集上，我们发现使用常识知识可以大大提高现有传输学习基线的检测性能。...我们呈现密集叶，这是一种带有ground truth 分割标签的图像数据集，可用于训练和量化野外叶片分割算法。...实验结果表明，我们的DVSNet能够在Cityscape数据集上以19.8 fps达到70.4％mIoU。 DVSNet的高速版本能够在相同的数据集上提供30.4的fps和63.2％的mIoU。

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    从「根」上找出模型瓶颈！康奈尔AI联合创始人发文，从第一原理出发剖析深度学习

    比如你的模型在训练集上的loss远远低于测试时的loss，说明模型已经「过拟合」了，如果这个时候再盲目增大模型的参数量，那就纯粹是浪费时间了。...所以为了钱花的更值，需要尽可能地提升显卡的运行效率，不断地让显卡进行矩阵运行。...在像NVFuser这样的融合编译器的帮助下，实际上可以很容易地测量成本。 以一个PyTorch函数为例，并用融合编译器对其进行基准测试，然后就可以计算出不同的重复值所达到的FLOPS和内存带宽。...另一种方法是使用PyTorch profiler。粉色线条显示了CPU内核与GPU内核的匹配情况。当GPU在等待CPU的开销时，就有很多空隙。 CPU比GPU运行得更快时空隙就少很多。...nvidia-smi中的GPU-Util就是在测量实际运行GPU内核的百分比，这也是一种衡量开销的好方法。

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    Ubuntu 16.04如何使用PostgreSQL中的全文搜索

    这为应用程序提供了猜测用户的想法并更快地返回更相关结果的优势。 从技术上讲，像PostgreSQL这样的数据库管理系统（DBMS）通常允许使用LIKE子句进行部分文本查找。...但是，这些请求往往在大型数据集上表现不佳。它们也仅限于匹配确切的用户输入，这意味着即使存在包含相关信息的文档，查询也可能不会产生任何结果。...注意：在本教程中，psql输出使用expanded display格式设置，在新行上显示输出中的每一列，从而更容易在屏幕上显示长文本。...第三步 - 提高FTS性能 每次使用FTS查询时生成文档在使用大型数据集或较小的服务器时都会成为性能问题。我们将在此实现的一个很好的解决方案是在插入行时生成转换后的文档，并将其与其他数据一起存储。...它的小尺寸和定制的数据结构允许索引比使用主表空间选择查询更有效地运行。 最终，索引通过使用特殊数据结构和算法进行搜索，帮助数据库更快地查找行。此用例最相关的是GiST索引和GIN索引。

    3.6K60

    使用PyTorch Profiler进行模型性能分析，改善并加速PyTorch训练

    所以我们智能手动来进行优化，那就是是使数据形状一致。这样分配器就更容易找到合适的数据块进行重用。 比如最简单的将数据填充到相同的大小。或者可以通过运行具有最大输入大小的模型来预热分配器。...内存历史记录 我们想要最大化的使用所有可用的GPU内存——这让我们能够运行大量数据，并更快地处理数据。但是在某些时候，当增加批处理太大时，将遇到CUDA内存不足错误。是什么导致了这个错误?...除了峰值之外，很容易检测到内存泄漏: 第一次运行之后的一些数据没有被清除，所以导致内存占用过高。通过点击块，可以知道这些张量是从哪里来的。...ZeRO 3 ：模型参数分片 我么不需要在每个rank上存储模型的完整副本，我们将在向前和向后期间及时获取所需的参数。在大型模型的情况下，这些优化可以显著降低内存消耗 如何使用FSDP? 其实很简单。...总结 本文中介绍了使用PyTorch Profiler来查找运行瓶颈，并且介绍了一些简单的提速方法，虽然这篇文章没有完整的解释，但是里面提供的方法都是值得马上尝试方法，希望对大家有所帮助。

    2.2K10

    Nature Methods | 单细胞基因组图谱数据集成的基准测试

    在每个特征空间中，只考虑两个集成场景：具有三个平衡批次（每个数据集一个批次）的小型集成场景，以及来自三个大小非常不同的数据集的11个嵌套批次的大型集成场景。...由于作者在基准测试中加入了运行时间和内存限制，使用更多功能会导致更长的运行时间和更高的内存使用量。相比之下，数据缩放对CPU时间的影响很小，但是当缩放增加了峰值内存使用时，会降低数据稀疏性。...总体而言，16种方法中只有7种可以在峰值和窗口的大型ATAC集成任务上运行（具有大于94,000个特征），这种较差的可扩展性直接阻碍了这种模式的集成方法的可用性。...实验中的统计模型也可能适用于大型聚合数据集，但对于这些数据集，目前不存在足够强大的数据集成方法。...此外，这项工作可以成为方法开发人员的参考，他们可以基于所呈现的场景和指标来评估他们新开发的方法在图谱数据集成任务上的性能。

    87310

    CML使用Nvidia GPU进行深度学习

    为了简化这些流程，并使数据科学家更快地在ML用例上工作，我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。...在接下来的部分中，我们将为您提供三种简单的方法，使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的深度学习模型提供支持。...场景 为了说明如何利用这些NVIDIA GPU运行时，我们将使用计算机视觉图像分类示例，并训练一个深度学习模型，以使用Fashion MNIST数据集对时尚商品进行分类。...但是，问题集并没有跟上时代的发展，现代的GPU和算法现在能够比阅读本段内容更快地解决它。 Fashion MNIST面临着更严峻的分类挑战，旨在取代传统MNIST。...借助Fashion MNIST数据集，我们的算法具有10种不同的服装项目类别，可以分别识别10,000个样本。

    1.8K20

    Meta实测「多token」训练方法，推理提速3倍，性能大涨10%+

    新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】研究人员提出了一种新的大型语言模型训练方法，通过一次性预测多个未来tokens来提高样本效率和模型性能，在代码和自然语言生成任务上均表现出显著优势，且不会增加训练时间...通过这种方式，模型的内存复杂度从O(nV+d)降低到了O(V+d)，在不牺牲运行时间的情况下，显著减少了GPU的峰值内存使用。...从评估结果中可以看到，在MBPP和HumanEval上的实验表明，在相同的计算量下，使用多token预测，可以在固定数据集上获得更好的性能。...虽然随着训练周期的增加，优势略有下降，但在MBPP数据集上的pass@1指标上，仍然观察到了2.4%的提升；在HumanEval数据集上的pass@100指标上，提升更是达到了3.2% 结果表明，即使在多次训练后...研究人员在CodeContests数据集上对具有7B参数的模型进行了微调测试，将一个能够预测接下来4个token的模型与基础的单token预测模型进行了比较，并尝试了一种将4 tokens预测模型去除额外预测头后

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    【Kaggle】Intermediate Machine Learning（XGBoost + Data Leakage）

    XGBoost 参考：《统计学习方法》提升方法（Boosting） extreme gradient boosting “梯度提升”是指对损失函数使用梯度下降来确定此新模型中的参数 from xgboost...：提供了一种自动为n_estimators查找理想值的方法。...early_stopping_rounds=5, eval_set=[(X_valid, y_valid)], verbose=False) n_jobs：运行较大数据集...，并行更快地构建模型 通常将参数 n_jobs 设置为等于计算机上的内核数 在较小的数据集上，这无济于事 但是，在大型数据集中很有用，否则将花费很长时间在fit命令中等待 my_model = XGBRegressor...Train-Test Contamination，并且Pipeline可以帮助实现这种分离 谨慎，常识和数据探索相结合可以帮助识别target leakage 思考数据泄露问题，本质上需要考虑特征产生的时间顺序

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    机器学习验证集为什么不再有新意？

    其中验证集在机器学习中所起到的作用是：开发模型总需要调节模型的参数，而整个调节过程需要在验证集数据上运行训练的模型，从而给出其表现的反馈信号来修改网络模型及参数。...图源自 Fabrizio Conti 损失曲面是可以通过梯度下降或其他方法（例如模拟退火、演化方法）进行遍历的函数。...一种考虑超参数调整的方法是，将遍历验证集数据的损失曲面作为超参数函数。让我们从假设一个“理想”曲面来开始建立直觉。...迭代次数越多，就越有可能在验证集上找到更理想的结果。如果心理模型的部分最优值真的来自非泛化的验证数据异常，那么我们期望在测试数据上不要出现这种性能提升。...在展示最终结果之前，需要提前说明一件重要的事：这个实验可能偏向于支持我的论点： 当然，通过使用大型验证集可以减少验证集泄漏的风险，但我使用了小数据来进行训练和验证，即“波士顿的房价”数据集，为的是能够轻松地演示过度调整小的验证集的情况

    1.2K20

    效率新秀 | 详细解读：如何让EfficientNet更加高效、速度更快

    2.2 硬件角度考虑与分析 在研究模型的实际效率时，了解它所运行的硬件的特征是很重要的。关于这个问题的讨论通常主要集中在峰值计算速率上，以每秒浮点运算(FLOPS)衡量，这是计算操作的理论最大速率。...形式上，每个通道c: 式中BN的归一化确保了Y被规范化，这意味着每个通道c的均值和单位方差都为零，因此BN对于将模型扩展到大型和深度模型是成为了可能: 通过确保非线性 在每个通道中“sees”接近归一化的数据分布...这与 会“see”一个“collapsed”的数据分布的情况相反，这样它会在一阶上很好地近似于一个关于这个分布的线性函数; 通过保证不同通道的方差接近相等，网络可以有效地利用其整个带宽。...最值得注意的是，当batchsize较小或数据集较大时，来自小batchsize统计数据 中噪声的正则化可能会过大或不必要，从而导致性能下降。 突破点在哪？...在训练过程中使用较小的图像可以使用更少的内存更快地训练出一个给定的模型，或者在相同的时间内训练一个较大的模型。

    2.5K20

    LogDevice：一种用于日志的分布式数据存储系统

    LogDevice[1]是一种专为日志设计的分布式数据存储系统。它试图在本质上无限制的规模下，让分布式系统设计师得以兑现这两个承诺。...你还可以应对单个日志的写入速率出现的峰值，只需将此写入分摊到所有可用节点上。...在Red Hat Ceph中，数据放置由多值哈希函数控制。哈希函数生成的值为传入数据项提供多个放置选项。这消除了对名称节点的需要，但无法达到相同级别的放置灵活性。...序列器可以运行在任何方便的地方：在存储节点上，或在专门用于排序和追加以及非实际存储的节点上。 ?...所以我们在LogDevice设计了本地存储组件，不仅在具有巨大IOPS容量的闪存上，而且在硬盘上也能很好地运行。

    1.3K20

    混合云管理平台与现代企业不可不说关系

    这就能够让企业根据平均工作负载而不是峰值工作负载来规划和建设一个现代化的数据中心，同时进行适当配置以便在发生故障事件时实现不间断的系统运行。...安全性 虽然企业界早期对于公共云安全表现了一定的担忧，但是有证据证明大型云实际上比典型数据中心更为安全。混合云所面临的挑战在于无缝地将那些公共云安全实践应用覆盖至所有的混合环境。...用于混合云安全方面的现代工具集显得有些碎片化，有些零星的软件可用于防火墙、访问控制等应用。但是，我们可以期望在不远的未来不同的模块可以整合成为安全套件以缓解工具集成挑战。...包括点入侵或意外入侵的入侵检测是相对较新的，但是它是保护混合云攻击面的另一种方法。这种方法可以处理敏捷环境，这种环境中的配置和外部访问都是持续变动的，同时其中也存在着众多准独立运行的租户。...所有的大型云供应商们都提供了良好的计费模式。 在科研领域中，良好计费模式的重要性是显而易见的，超级计算云的精细粒度和所用即所付可确保更多的项目运行强大的仿真模拟和数据分析。

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