TDLR; В этой статье представлены новые улучшения среды выполнения ONNX для ускоренного обучения и описаны 4 ключевых шага для ускорения обучения существующей модели PyTorch с помощью среды выполнения ONNX (ORT). Что такое ONNX Runtime (ORT)? ONNX Runtime - это ориентированный на производительность механизм вывода для моделей ONNX (Open Neural Network Exchange) . ONNX Runtime был разработан с упором на производительность и масштабируемость для поддержки тяжелых рабочих..

Недавно был опубликован отчет Состояние конкурентного машинного обучения в 2022 году , и в нем авторы освещают основные тенденции прошлого года. По их словам, 2022 год был важным годом для конкурентного машинного обучения с общим призовым фондом более 5 миллионов долларов на всех платформах . Не только это, но и тенденции, которые они раскрывают для инструментов и платформ машинного обучения, являются отличным показателем для выявления предпочтений и знакомств практиков в сообществе,..

Первым шагом к использованию #ONNXRuntime и использованию кросс-платформенной и языковой поддержки является преобразование вашей модели в формат ONNX. В этом видео мы покажем вам, как преобразовать модель из PyTorch, TensorFlow, Keras, SciKit Learn и с Huggingface для моделей Transformer. Ссылки на демонстрационный код в видео: Пример PyTorch Пример TensorFlow Модели трансформеров (huggingface.co) Пример SciKit Learn Схемы оператора ONNX Присоединяйтесь к..

Hola a tod@s, продолжение еженедельных изменений де ла семана: Учебники Создавайте красивые и простые веб-приложения ML, которые можно развернуть в нужном масштабе за несколько шагов DETR: Обнаружение объектов с трансформаторами питон 10 простых трюков с Python для богов Python 3 отличных шаблона проектирования для специалистов по данным ПиТорч 5 продвинутых инструментов PyTorch для повышения уровня вашего рабочего процесса ОННКС Глубокое техническое..

Отказ от ответственности: в этой статье я использовал набор данных Boston Housing. Я считаю выбор этого набора данных серьезной ошибкой, поскольку некоторые из его функций не должны использоваться ни в какой системе принятия решений. Я против использования в моделях функций, дискриминирующих людей. Мое намерение при написании этой статьи состояло в том, чтобы сосредоточить внимание только на технологиях для поддержки моделей, которые нужно запустить в производство, и никого не обидеть...