摘要:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 模型优化精度.速度我全都要!MindSpore模型精度调优实战(二)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.我们还梳理了针对…

摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理…

MindSpore模型精度调优实践 引论:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.还梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,希望能帮助用户轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文将分析精度问题的常见现象和原因,并给出一个整体的调优思路.本文分享假设脚本已经能够运行并算出loss值.如果脚本还不能运行,请先…

作者:vivo 互联网服务器团队- Chen Dongxing.Li Haoxuan.Chen Jinxia 随着业务的日渐复杂,性能优化俨然成为了每一位技术人的必修课.性能优化从何着手?如何从问题表象定位到性能瓶颈?如何验证优化措施是否有效?本文将介绍分享 vivo push 推荐项目中的性能调优实践,希望给大家提供一些借鉴和参考. 一.背景介绍 在 Push 推荐中,线上服务从 Kafka 接收需要触达用户的事件,之后为这些目标用户选出最合适的文章进行推送.服务由 Java 开发,CPU 密…

From:  https://c.m.163.com/news/a/D7B0C6Q40511PFUO.html?spss=newsapp&fromhistory=1 Java虚拟机性能监控与调优实战 酷客创意网01-04 20:37跟贴 7 条 本文针对Java虚拟机对程序性能影响,通过设置不同的Java虚拟机参数来提升程序的性能.首先从Java虚拟机各个性能方面来进行监控,找出Java虚拟机中可能对程序性能影响较大的,然后先通过小实验来证明对程序性能的影响,确定了对程序性能影响较大的指标.最后…

背景 在人工智能技术的支持下,BIGO 基于视频的产品和服务受到广泛欢迎,在 150 多个国家/地区拥有用户,其中包括 Bigo Live(直播)和 Likee(短视频).Bigo Live 在 150 多个国家/地区兴起,Likee 有 1 亿多用户,并在 Z 世代中很受欢迎. 随着业务的迅速增长,BIGO 消息队列平台承载的数据规模出现了成倍增长,下游的在线模型训练.在线推荐.实时数据分析.实时数仓等业务对消息的实时性和稳定性提出了更高的要求. BIGO 消息队列平台使用的是开源 Kafka…

类加载机制 Java源代码经过编译器编译成字节码之后,最终都需要加载到虚拟机之后才能运行.虚拟机把描述类的数据从 Class 文件加载到内存,并对数据进行校验.转换解析和初始化,最终形成可以被虚拟机直接使用的Java 类型,这就是虚拟机的类加载机制. 2.1 类加载时机 一个类型从被加载到虚拟机内存中开始,到卸载出内存为止,它的整个生命周期将会经历加载(Loading).验证(Verification).准备(Preparation).解析(Resolution).初始化(Initializat…

玩过性能优化的朋友都清楚,性能优化的关键并不在于怎么进行优化,而在于怎么找到当前系统的性能瓶颈.性能优化分为好几个层次,比如系统层次.算法层次.代码层次…JVM 的性能优化被认为是底层优化,门槛较高,精通这种技能的人比较少.笔者呆过几家技术力量不算弱的公司,每个公司内部真正能够进行 JVM 性能调优的人寥寥无几.甚至没有.如是乎,能够有效通过 JVM 调优提升系统性能的人往往被人们冠以”大牛”.”大师”之类的称呼.其实 JVM 本身给我们提供了很多强大而有效的监控进程.分析定位瓶颈的工具,比如…

本文是<JVM 性能调优实战之:一次系统性能瓶颈的寻找过程> 的后续篇,该篇介绍了如何使用 JDK 自身提供的工具进行 JVM 调优将 TPS 由 2.5 提升到 20 (提升了 7 倍),并准确定位系统瓶颈:我们应用里静态对象不是太多.有大量的业务线程在频繁创建一些生命周期很长的临时对象,代码里有问题.那么问题来了,如何在海量业务代码里边准确定位这些性能代码?本文将介绍如何使用阿里开源工具 TProfiler 来定位这些性能代码,成功解决掉了 GC 过于频繁的性能瓶颈,并最终在上次优化的基础…

  JVM调优实战 文档修订记录 版本 日期 撰写人 审核人 批准人 变更摘要 & 修订位置                                                                                                                                                                                     目录 1    理论篇    1 1.1   …