偶尔转帖:AI会议的总结(by南大周志华) 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令 人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的 tier-1: IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence AAAI (1): Na…

WSDM(Web Search and Data Mining,读音为Wisdom)是业界公认的高质量学术会议,注重前沿技术在工业界的落地应用,与SIGIR一起被称为信息检索领域的Top2. 刚刚在墨尔本结束的第12届WSDM大会传来一个好消息,由美团搜索与NLP部NLP中心的刘帅朋.刘硕和任磊三位同学组成的Travel团队,在WSDM Cup 2019大赛 “真假新闻甄别任务” 中获得了第二名的好成绩.队长刘帅朋受邀于2月15日代表团队在会上作口头技术报告,向全球同行展示了来自美团点评的解决方…

作者|huggingface 编译|VK 来源|Github 注意:这是我们使用TorchScript进行实验的开始,我们仍在探索可变输入大小模型的功能.它是我们关注的焦点,我们将在即将发布的版本中加深我们的分析,提供更多代码示例,更灵活的实现以及将基于python的代码与已编译的TorchScript进行基准测试的比较. 根据Pytorch的文档:"TorchScript是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法".Pytorch的两个模块JIT和TRACE允许开发人员…

作者|huggingface 编译|VK 来源|Github 本章介绍使用Transformers库时最常见的用例.可用的模型允许许多不同的配置,并且在用例中具有很强的通用性.这里介绍了最简单的方法,展示了诸如问答.序列分类.命名实体识别等任务的用法. 这些示例利用Auto Model,这些类将根据给定的checkpoint实例化模型,并自动选择正确的模型体系结构.有关详细信息,请查看:AutoModel文档.请随意修改代码,使其更具体,并使其适应你的特定用例. 为了使模型能够在任务上良好地执行…

目录 前言 准备工作 构造 InferenceSession 对象 & 初始化 让模型 Run 总结 前言 在上一篇博客中:[推理引擎]ONNXRuntime 的架构设计,主要从文档上对ONNXRuntime的执行流程进行了梳理,但是想要深入理解,还需从源码角度进行分析. 本文以目标检测模型NanoDet作为分析的基础,部分代码主要参考:超轻量级NanoDet MNN/TNN/NCNN/ONNXRuntime C++工程记录 - DefTruth的文章 - 知乎,在此表示感谢! 准备工作 Ort…

大约一年以前,我们 展示 了如何在第三代 英特尔至强可扩展 CPU (即 Ice Lake) 集群上分布式训练 Hugging Face transformers 模型.最近,英特尔发布了代号为 Sapphire Rapids 的第四代至强可扩展 CPU,该 CPU 包含了令人兴奋的深度学习加速新指令. 通过本文,你将会学到如何在一个 AWS Sapphire Rapids 集群上加速一个 PyTorch 训练任务.我们会使用 英特尔 oneAPI 集合通信库 (oneAPI Collectiv…

基于 HuggingFace Datasets 和 Transformers 的图像相似性搜索 通过本文,你将学习使用 Transformers 构建图像相似性搜索系统.找出查询图像和潜在候选图像之间的相似性是信息检索系统的一个重要用例,例如反向图像搜索 (即找出查询图像的原图).此类系统试图解答的问题是,给定一个 查询 图像和一组 候选 图像,找出候选图像中哪些图像与查询图像最相似. 我们将使用 datasets 库,因为它无缝支持并行处理,这在构建系统时会派上用场. 尽管这篇文章使用了基于…

介绍 时间序列预测是一个重要的科学和商业问题,因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新.ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下. 概率预测 通常,经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合.这些通常被称为"单一"或"局部"方法.然而,当处理某些应用程序的大量时间序列时,在所有可用时间序列上训练一个"全局"模型是有益的,这使模型能够从许多不同的来源学习潜在的表示. 一些经典方法是点值的 (poin…

在<使用 Transformers 进行概率时间序列预测>的第一部分里,我们为大家介绍了传统时间序列预测和基于 Transformers 的方法,也一步步准备好了训练所需的数据集并定义了环境.模型.转换和 InstanceSplitter.本篇内容将包含从数据加载器,到前向传播.训练.推理和展望未来发展等精彩内容. 创建 PyTorch 数据加载器 有了数据,下一步需要创建 PyTorch DataLoaders.它允许我们批量处理成对的 (输入, 输出) 数据,即 (past_values…

pipelines 是使用模型进行推理的一种很好且简单的方法.这些pipelines 是从库中抽象出大部分复杂代码的对象,提供了一个简单的API,专门用于多个任务,包括命名实体识别.屏蔽语言建模.情感分析.特征提取和问答等. 参数说明 初始化pipeline时可能的参数: task (str) - 定义pipeline需要返回的任务. model (str or PreTrainedModel or TFPreTrainedModel, optional) - 拟使用的模型,有时可以只指定模型,…