AutoDL平台是一个专注于提供云端GPU算力资源的租用平台,主要服务于需要进行大量计算任务的人工智能领域,尤其是深度学习模型的训练与推理。用户可以通过该平台租用不同配置的GPU服务器,这些服务器通常配备高性能的图形处理单元(GPU),例如NVIDIA的RTX系列显卡,适合执行并行计算密集型的任务。 主要是为大模型的实战开发、生产...
超参数优化:自动调整学习率、批量大小、层数等。 神经架构搜索(NAS):自动设计神经网络的架构。 自动化数据增强:自动生成新的训练样本以提高模型泛化能力。 自动化特征工程:自动识别和构造有用的特征。 应用场景 图像识别:自动识别图像中的对象和场景。 语音处理:自动转录语音、识别说话人身份等。
scp -rP 66666 /root/autodl-nas/xxxxx region-3.autodl.com:/root/autodl-nas/ 也就是在北京A区的实例上,将网盘中的数据拷贝到远程内蒙A区的实例中(/root/autodl-nas目录就是内蒙A区的网盘) 注意事项¶ 网盘性能较数据盘差,因此想要获得更好的读数据性能,请先从网盘拷贝到autodl-tmp数据盘,再进行使用...
AutoDL论文解读(六):基于代理模型的NAS 自动化机器学习(AutoML)最近变得越来越火,是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索(NAS)是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰富的经验和专业知识,神经网络有众多的超参数,导致其搜索空间巨大。NAS即是在此巨大的搜索空间里自动地找到最优的网络结构,实现深度学习...
AutoDL论文解读(七):基于one-shot的NAS 此系列的文章: 一、SMASH: One-Shot Model Architecture Search through HyperNetworks 1、总览 这篇论文作者通过训练一个辅助模型:超网络(HyperHet),去训练搜索过程中的候选模型,这个超网络动态地生成生成具有可变结构的主模型的权值。尽管这些生成的权重比固定的网络结构自由...
AutoDL的核心原理之一是自动化模型搜索。传统的深度学习模型构建需要人工尝试不同的网络结构、参数配置等,以找到最佳模型。而AutoDL通过采用先进的搜索算法,如神经网络结构搜索(Neural Architecture Search,简称NAS),能够自动探索庞大的模型空间,找到性能优异的模型结构。 自动化超参数优化 除了模型结构外,深度学习模型的性...
/root/autodl-tmp /root/autodl-nas /root/autodl-pub /root/autodl-fs 数据盘清理¶ 首先要进入数据盘cd /root/autodl-tmp,然后重复上述的清理步骤。 数据盘一般是垃圾桶未清理导致磁盘占用,可以找/root/autodl-tmp/.Trash-0这个文件夹。确认文件不再需要使用rm进行删除。
神经网络结构搜索(NAS) 神经网络结构搜索是AutoDL的核心技术之一,它通过在预定义的搜索空间中自动探索和优化神经网络结构,从而找到性能优异的模型。NAS算法通常包括搜索策略、评估策略和搜索空间三个关键组件。其中,搜索策略决定了如何高效地搜索结构空间,评估策略用于快速评估候选结构的性能,而搜索空间则定义了可能的结构...
NAIE具有完备的AutoDL能力, 涵盖HPO(超参优化, HyperParameter Optimization)、Data-Augmentation、NAS(网络架构搜索, Network Architecture Search)、Model Compression、Fully Train等关键功能,同时这些功能自身都是高度解耦的,可以根据需要进行配置,构造完整的pipeline。主要框架图如下: ...
解压:~/autodl-nas# unzip -d /root/autodl-nas/sk_output/bbox_mask subset3.zip 注意点: 1.报错:服务器找不到数据文件夹,数据文件夹为空。 一开始,pycharm和远程服务器连接后,pycharm会将项目中所有文件都自动上传至服务器,包括项目中的data,但是后续跑代码时候,服务器无法识别数据,需要利用FZ将data文件...