数据挖掘/深度学习-高校实训解决方案
云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台,支持sso登录,多租户,大数据平台对接,notebook在线开发,拖拉拽任务流pipeline编排,多机多卡分布式训练,超参搜索,推理服务VGPU,边缘计算,serverless,标注平台,自动化标注,数据集管理,大模型微调,vllm大模型推理,llmops,私有知识库,AI模型应用商店,支持模型一键开发/推理/微调,支持国产cpu/gpu/npu芯片,支持RDMA,支持pytorch/tf/mxnet/deepspeed/paddle/colossalai/horovod/spark/ray/volcano分布式,私有化部署。
探索人工智能在医疗诊断中的应用
本文将探讨AI技术如何革新传统医疗诊断,通过深度学习模型提高疾病预测准确性,并分析AI在医疗领域面临的挑战与未来趋势。我们将深入了解AI技术背后的原理,以及它如何帮助医生进行更精准的诊断和治疗。
NeurIPS 2024 Oral:小参数,大作为!揭秘非对称 LoRA 架构的高效性能
近期,一篇题为《\model~: 非对称LoRA架构实现高效微调》的论文被NeurIPS 2024接收为口头报告,该研究提出了一种创新的非对称LoRA架构,旨在解决大型语言模型(LLMs)在保持高性能的同时提高训练和部署效率的问题。通过引入共享A矩阵和多个B矩阵,\model~不仅提高了参数效率,还在多个数据集上展示了超越现有PEFT方法的性能,尤其是在多任务域和复杂数据集上的表现尤为突出。此架构还有效减少了训练能耗和延迟,为LLMs的高效应用提供了新思路。
强化学习与深度强化学习:深入解析与代码实现
本书《强化学习与深度强化学习:深入解析与代码实现》系统地介绍了强化学习的基本概念、经典算法及其在深度学习框架下的应用。从强化学习的基础理论出发,逐步深入到Q学习、SARSA等经典算法,再到DQN、Actor-Critic等深度强化学习方法,结合Python代码示例,帮助读者理解并实践这些先进的算法。书中还探讨了强化学习在无人驾驶、游戏AI等领域的应用及面临的挑战,为读者提供了丰富的理论知识和实战经验。
机器学习核心:监督学习与无监督学习
本文深入解析了机器学习中的监督学习与无监督学习,涵盖理论基础、应用场景及典型算法实现,如线性回归、决策树、K均值聚类和主成分分析,并通过代码示例加深理解。适合初学者和进阶者阅读。