PyTorch基础知识与应用实践

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B站、支付宝、知乎等头部大厂,都选择过Alluxio来解决模型训练时效率低、成本高、可靠性低,可扩展性差等诸多难题。
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PyTorch基础知识与应用实践

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PyTorch基础知识与应用实践


本宝典中介绍的技术适用于对PyTorch的基础设施及其使用的资源进行调优。这些调优技巧适用于所有模型算法,包括CNNs、RNNs、GANs、transformers(如GPT、BERT)等,且适用于所有领域,如计算机视觉、自然语言处理等。

PyTorch基础知识与应用实践

核心要点:📌

PyTorch的基础知识,包括张量、计算图、自动微分以及神经网络模块的工作原理;

影响机器学习流程中模型训练性能的因素;

优化PyTorch模型训练的分步过程;

在数据加载、数据操作、GPU处理和CPU处理方面的最佳调优技巧,附有代码示例。通过这些技巧,平均训练epoch时长可缩短至原先的1/5-1/10;

在真实生产环境中使用Alluxio作为数据访问层为模型训练赋能的案例研究。

面向人群:🧐

适用对象包括AI/ML平台工程师、数据平台工程师、后端软件工程师、MLOps工程师、站点可靠性工程师、架构师、机器学习工程师以及任何希望掌握PyTorch性能调优技巧的专业人士。

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特别感谢!

翻译支持:Roise,熊迪,Polarish,曹明

特别感谢以上4位Alluxio社区志愿者对《PyTorch模型训练性能调优宝典》翻译工作的支持!

鸣谢

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正文完
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