需求人群:
"目标受众为AI模型训练的研究人员和机器学习工程师。SPDL适合他们,因为它能够提供高吞吐量的数据加载,减少模型训练时间,同时降低资源消耗,使得他们可以更专注于模型的创新和优化。"
使用场景示例:
使用SPDL训练大型图像识别模型,提高了数据加载速度,减少了训练时间。
在视频和音频处理模型训练中,SPDL通过调整网络传输和视频处理的并发度,显著提升了数据加载效率。
在生产环境中,SPDL将数据加载的吞吐量提高了3倍,并将模型训练速度提高了一倍。
产品特色:
框架无关性:SPDL作为一个数据加载解决方案,不依赖于特定的AI框架。
多线程实现:利用Python多线程技术,实现高吞吐量数据加载。
资源节省:相比传统进程方式,SPDL使用更少的计算资源。
与Free-Threaded Python兼容:在禁用GIL的情况下,SPDL能实现更高的性能。
灵活的并发调整:用户可以根据需要独立调整各个阶段的并发度。
高效的媒体处理:SPDL实现了基本的媒体处理操作,与线程并行处理相辅相成。
异步工具集成:SPDL能够无缝集成异步工具,提高数据加载性能。
错误容忍和日志记录:SPDL能够处理网络数据获取失败和媒体数据解码失败的情况。
使用教程:
1. 构建数据加载流水线:根据需要的数据加载阶段,使用SPDL提供的接口构建Pipeline对象。
2. 指定并发度:为流水线中的每个阶段指定不同的并发度,以优化性能。
3. 使用流水线:构建完成后,将Pipeline对象作为可迭代对象使用,进行数据加载。
4. 媒体处理:利用SPDL提供的媒体处理功能,对图像或视频进行解码和预处理。
5. 数据传输:将处理后的数据直接传输到GPU,避免额外的内存复制。
6. 性能分析:使用PyTorch profiler等工具,分析SPDL数据加载流水线的性能,找出瓶颈。
7. 优化调整:根据性能分析结果,调整流水线的并发度和参数,以进一步提高数据加载效率。
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基于线程的数据加载解决方案,加速AI模型训练。
SPDL(Scalable and Performant Data Loading)是由Meta Reality Labs开发的一种新的数据加载解决方案,旨在提高AI模型训练的效率。它采用基于线程的并行处理,相比传统的基于进程的解决方案,SPDL在普通Python解释器中实现了高吞吐量,并且消耗的计算资源更少。SPDL与Free-Threaded Python兼容,在禁用GIL的情况下,比启用GIL的FT Python实现更高的吞吐量。SPDL的主要优点包括高吞吐量、易于理解的性能、不封装预处理操作、不引入领域特定语言(DSL)、无缝集成异步工具、灵活性、简单直观以及容错性。SPDL的背景信息显示,随着模型规模的增长,对数据的计算需求也随之增加,而SPDL通过最大化GPU的利用,加快了模型训练的速度。
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LeRobot 是一个旨在降低进入机器人领域的门槛,让每个人都能贡献并从共享数据集和预训练模型中受益的开源项目。它包含了在真实世界中经过验证的最先进的方法,特别关注模仿学习和强化学习。LeRobot 提供了一组预训练模型、带有人类收集演示的数据集和模拟环境,以便用户无需组装机器人即可开始。未来几周内,计划增加对最实惠和最有能力的真实世界机器人的支持。
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LAMDA-TALENT是一个综合的表格数据分析工具箱和基准测试平台,它集成了20多种深度学习方法、10多种传统方法以及300多个多样化的表格数据集。该工具箱旨在提高模型在表格数据上的性能,提供强大的预处理能力,优化数据学习,并支持用户友好和适应性强的操作,适用于新手和专家数据科学家。
Streamlit是一个开源Python库,用于快速构建数据应用和机器学习产品原型。
Streamlit是一个开源Python库,让数据科学家和机器学习工程师可以快速地在Web浏览器中创建Beautiful,自定义的机器学习应用程序和数据应用程序。无需学习前端Web开发,Streamlit应用可以在几分钟内从简单的脚本构建。Streamlit提供了简单的API来创建各种交互式小部件,如文本、图像、表格、图表、视频等,从而使数据探索和展示变得轻松。它具有内置支持的数据框架,如Pandas、Numpy、Matplotlib等。它兼容大多数Python机器学习库,如Scikit-learn、TensorFlow等。
机器学习轻松入门
Lobe是一个免费、易于使用的工具,帮助您训练自定义的机器学习模型,并在您的应用程序中使用。Lobe具备一切您需要将机器学习想法实现的功能。只需展示给它您想让它学习的示例,它就会自动训练一个定制的机器学习模型,可在您的应用程序中使用。
机器学习加速 API
DirectML 是Windows上的机器学习平台API,为硬件供应商提供了一个通用的抽象层来暴露他们的机器学习加速器。它可以与任何兼容DirectX 12的设备一起使用,包括GPU和NPU。通过减少编写机器学习代码的成本,DirectML使得AI功能集成更加容易。
开源跨平台的机器学习框架,能够轻松地在不同设备上构建机器学习应用
MediaPipe是一个由Google开发的开源跨平台机器学习框架,它能够帮助开发者通过简单的API轻松地在不同设备(手机、平板、浏览器、IoT设备等)上构建复杂的机器学习模型和应用。MediaPipe支持多种编程语言,内置了人脸识别、手势识别、目标追踪等多种预训练模型,开发者可以快速集成这些模型来开发智能应用。MediaPipe还支持模型压缩和量化技术,可以将模型大小缩小10倍以上,这对于在移动端部署机器学习模型非常有利。总体来说,MediaPipe是一个非常易用和高效的机器学习开发框架。
大规模机器人学习数据集,推动多用途机器人策略发展。
AGIBOT WORLD是一个专为推进多用途机器人策略而设计的大规模机器人学习数据集。它包括基础模型、基准测试和一个生态系统,旨在为学术界和工业界提供高质量的机器人数据,为具身AI铺平道路。该数据集包含100多台机器人的100万条以上轨迹,覆盖100多个真实世界场景,涉及精细操控、工具使用和多机器人协作等任务。它采用尖端的多模态硬件,包括视觉触觉传感器、耐用的6自由度灵巧手和具有全身控制的移动双臂机器人,支持模仿学习、多智能体协作等研究。AGIBOT WORLD的目标是改变大规模机器人学习,推进可扩展的机器人系统生产,是一个开源平台,邀请研究人员和实践者共同塑造具身AI的未来。
Google Cloud机器学习工程师学习路径
Google Cloud的机器学习工程师学习路径是一套精选的在线课程和实验,旨在帮助学习者获得Google Cloud技术实操经验,掌握机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护等关键技能。完成此学习路径后,学习者可以进一步考取Google Cloud机器学习工程师认证,为职业发展打下坚实基础。
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