本书的标题是“理解深度学习”，以区别于涵盖编码和其他实际方面的大部头。主要讨论深度学习的基本思想。

本书的标题是“理解深度学习”，以区别于涵盖编码和其他实际方面的大部头。主要讨论深度学习的基本思想。 书的第一部分介绍了深度学习模型，讨论了如何训练它们，衡量它们的性能以及如何改进这些性能。接下来的部分考虑了专门用于图像、文本和图形数据的体系结构。 这些章节只需要初级线性代数、微积分和概率知识。 | #电子书

Google发布的深度学习调优手册

Google发布的深度学习调优手册 本手册适用于对系统地最大化深度学习模型性能感兴趣的工程师和研究人员，包括个人和团队。需要先掌握机器学习基本知识和深度学习概念。 ​​​​ | #手册 #机器学习

Hidet是一个强大的深度学习编译器，可简化在现代加速器（例如 NVIDIA GPU）上实现高性能深度学习运算符的过程。借助 P

Hidet是一个强大的深度学习编译器，可简化在现代加速器（例如 NVIDIA GPU）上实现高性能深度学习运算符的过程。借助 PyTorch 2.0 中的新功能torch.compile(...)，将新型编译器集成到 PyTorch 中比以往任何时候都更容易Hidet 现在可以用作torch.compile(...)加速 PyTorch 模型的后端，这对于想要提高其推理性能的 PyTorch 用户来说是一个有吸引力的选择模型，特别是对于那些还需要实施极其优化的自定义运算符的人。 | #编译器

自动化分布式深度学习系统，在分布式集群上自动化训练深度学习模型

自动化分布式深度学习系统，在分布式集群上自动化训练深度学习模型 DLRover 自动在分布式集群上训练深度学习模型。它可以帮助模型开发人员专注于模型架构，而无需关心任何工程方面的事情，比如硬件加速、分布式运行等。现在，它为 K8s/Ray 上的深度学习训练作业提供自动化运维。主要特点为 Automatic Resource Optimization自动优化作业资源，提高训练性能和资源利用率。 动态数据分片，动态分配训练数据给每个worker而不是平分，更快的worker更多数据。 容错，单节点故障转移，无需重新启动整个作业。 自动缩放，在节点级别和 CPU/内存级别自动扩展/缩减资源。 |#机器学习

《python深度学习验证码识别全集》

《python深度学习验证码识别全集》 简介：《python深度学习验证码识别全集》聚焦于使用Python进行深度学习实现验证码识别的技术，是一套全面的学习资料。资料涵盖Python深度学习的基础知识，如神经网络架构、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用；详细介绍验证码识别的原理和方法，包括数据预处理、模型训练、模型评估等环节；还提供大量的实战案例和代码示例，帮助学习者掌握利用Python进行验证码识别的技术，提升在深度学习领域的实践能力 标签： #Python #深度学习 #验证码识别 #人工智能 #代码实践 文件大小：NG 链接：

| #指南LLMs，即大型语言模型（Large Language Models），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型

| #指南 LLMs，即大型语言模型（Large Language Models），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型，旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通过分析和学习海量的文本数据，掌握语言的结构、语法、语义和上下文等复杂特性，从而能够执行各种语言相关的任务。LLM的能力包括但不限于文本生成、问答、文本摘要、翻译、情感分析等。 LLMs例如GPT、LLama、Mistral系列等，通过深度学习的技术架构，如Transformer，使得这些模型能够捕捉到文本之间深层次的关联和含义。模型首先在广泛的数据集上进行预训练，学习语言的一般特征和模式，然后可以针对特定的任务或领域进行微调，以提高其在特定应用中的表现。 预训练阶段让LLMs掌握了大量的语言知识和世界知识，而微调阶段则使模型能够在特定任务上达到更高的性能。这种训练方法赋予了LLMs在处理各种语言任务时的灵活性和适应性，能够为用户提供准确、多样化的信息和服务。