【人工智能工程師證書申報條件是什么】參加人工智能工程師技術(shù)證書考試,需要向指定單位提交相關(guān)材料,并進(jìn)行培訓(xùn)。完成規(guī)定培訓(xùn)時數(shù)的學(xué)員可參加人工智能應(yīng)用工程師考試。人工智能工程師證書的申請條件主要包括教育背景、技能、工作經(jīng)驗等核心要求。

人工智能工程的訓(xùn)練方法

無監(jiān)督學(xué)習(xí)

它的含義是在不標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下,直接讓機(jī)器自己學(xué)習(xí),并指示模型從無序的數(shù)據(jù)中搜索模式和共同特征,然后形成自己的理解。這就是無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

就像一個孩子從小沒有任何人的指導(dǎo),完全依靠自己的雙手來理解世界一樣,這與前面提到的監(jiān)督學(xué)習(xí)恰恰相反。

這種訓(xùn)練方法的優(yōu)點是明顯的,就是成本低。您可以直接找到數(shù)據(jù),無需任何處理。把它扔到機(jī)器上,然后說:"你自己學(xué)吧。"等你回來的時候,我來看看你是怎么學(xué)的。"

人工智能工程的分類

以數(shù)據(jù)為中心:包括數(shù)據(jù)正則化和不同的采樣方法,可以顯著降低計算復(fù)雜度;

以模型為中心:包括基本模塊的加速,如何優(yōu)化參數(shù)初始化,模型量化等。

以優(yōu)化為中心:包括如何設(shè)置學(xué)習(xí)率,批量大小等。

給定預(yù)算的訓(xùn)練:例如,平衡模型大小和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量,限制迭代次數(shù)等。

以系統(tǒng)為中心:如高效的數(shù)據(jù)并行、模型并行解決方案、高效的存儲和IO解決方案等。

人工智能工程的技術(shù)

零冗余優(yōu)化器

原理:通過對分片優(yōu)化器的狀態(tài)、梯度和參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,消除了視頻存儲器在數(shù)據(jù)并行性方面的冗余。

階段劃分:

0 -1:優(yōu)化器狀態(tài)分片。

0 -2:梯度分片+優(yōu)化器狀態(tài)分片。

0 -3:參數(shù)分片+梯度分片+優(yōu)化器狀態(tài)分片。

人工智能工程的模型優(yōu)化

模型優(yōu)化技術(shù)

?混合精確訓(xùn)練:在PyTorch中啟用torch.cuda.amp可減少視頻內(nèi)存使用,并將訓(xùn)練速度提高30%以上。

?模型并行策略:使用Megatron-LM的張量并行和管道并行,在8個A100 gpu上高效訓(xùn)練萬億參數(shù)模型。

?自適應(yīng)學(xué)習(xí)率:使用Adafactor優(yōu)化器動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率和自動縮放梯度。

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