深度学习成最大爆点 巨头们如何构建ai生态

小太阳 2024-05-21 23:46:36
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深度学习是一门经验科学,许多基础设施的质量也在倍增。幸运的是,现在的开源生态系统可以使任何人建立不错的深度学习基础设施。  在这篇文章中,我们将讲述深度学习研究通常如何进行,介绍可选的对应基础设施以及开源的kubernetes-ec2-autoscaler,用于kubernetes的批次优化扩展管理。希望这篇文章对你构建自己的深度学习基础设施有所帮助。  用例  深度学习典型的进步是从一个想法开始的,你在一个小问题上进行测试。在这个阶段,你想要快速的进行许多临时实验。理想情况下,你可以通过ssh连上一台机器,然后运行脚本,并在一小时以内得到结果。  要使模型真正工作,通常需要预见所有可能出错的情况,并且设法解决这些限制。(这类似于构建新的软件系统,你多次运行代码来了解它的运行情况。)  视频  你需要从多个角度来考察你的模型,以了解它们的实际学习情况。上面这个来自于dario amodei的强化学习agent(控制右边的球拍)取得了高比分,但当你看着它玩时,你会发现它只是呆在一个地方。因此,深度学习基础设施必须能够让用户灵活观察模型,仅仅给出汇**计是不够的。  一旦模型表现不错,你可以将它使用在更大的数据集和更多的gpu上。这是需要进行长期任务时才这么做,它们会消耗很多周期,并持续数天。你需要对实验小心管理,对所选择的超参数范围要考虑非常周到。  前期的研究过程都是非结构化的、敏捷的;后期研究则是有条不紊的,并在一定程度上让人感到痛苦,但这都是得到良好结果所必须的。  例子  论文improved techniques for training gans 开头讲述了tim salimans设计了几种改善生成对抗性网络训练的思想。我们将介绍最简单的思想(产生最好的样本,但不是最好的半监督学习)。gan包含一个生成器和一个鉴别器网络。生成器尝试愚弄鉴别器,而鉴别器则尝试区分生成数据和真实数据。直观地说,可以愚弄所有鉴别器的生成器是一个好的生成器。但是有一个难以修复的错误:生成器可能会“崩溃”,总是会输出完全一样(可能是逼真的!)的样本。 20210311
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