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共有 75 則文章
鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 # Day19-Hugging Face 文本生成進階

今天我們來講講怎麼優化文本生成。 Greedy Search 所謂的貪婪搜尋,在 Hugging Face 就不用自己實做了,只要設定這樣子的參數就可以了:n...

鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 # Day25- Hugging Face 問答任務

很快地我們 Hugging Face 的旅程來到了最後一個任務:問答任務啦!Question answering 一直是自然語言處理中很困難的部份。最常使用的是...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 # Day17-Transformer 的種類

Transformer 內有一組很關鍵的機制,是一種 encoder-decoder 的架構。 Encoder 主要扮演的角色是把輸入的一連串的 token 轉...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 # Day22-評價摘要好壞的演算法

評價摘要的好壞 我們用了兩個模型做了摘要,那麼有沒有辦法評價摘要的好壞呢?常見評價摘要的算法有兩種,一個是 BLEU,一個是 ROGUE。 BLEU 是一種...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 [DAY03] 建立 Datastore 和 Dataset (上)

DAY03 建立 Datastore 和 Dataset (上) 我們都知道做 AI 最重要的就是 data,沒有 data 就很難訓練模型,也很難解決商業應用...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 [DAY28] 用 hyperdrive 來微調超參數

DAY28 用 hyperdrive 來微調超參數 AI 工程師一般又被戲稱為調參數工程師,我們要不斷的調整超參數,以求得最佳解。透過 Azure Machin...

鐵人賽 AI & Data DAY 29

技術 # Day29- 部署 Hugging Face model

我們前幾天自己訓練的模型,都可以在 TrainingArguments 裡面加個參數 push_to_hub=True ,把模型推送到 Hugging Face...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 [DAY26] 用 Azure Machine Learning SDK 來做 Pipeline

DAY26 用 Azure Machine Learning SDK 來做 Pipeline 在 Azure Machine Learning 中,Pipeli...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 # Day21-Hugging Face 摘要任務入門

摘要(summarization)也是自然語言處理中很常見的任務之一,今天我們就來看看 Hugging Face 如何幫我們幫我們做摘要吧! Encoder-D...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 # Day26- 當代QA系統的架構

昨天我們用 Hugging Face 做了QA ,但是大家想必發現了很麻煩的一件事情:每次都要把 context 送進去才行。這真的很麻煩,而且處理 conte...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 # Day27-Transformer 效能優化

這幾天玩下來,大家應該都有發現到一個問題,就是 Transformer 的效能不是太好,尤其你要在大吞吐量下運作,想必是非常的耗費運算資源。更不用說在不久的將來...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 [DAY01] Azure Machine Learning 是什麼?

Azure Machine Learning 是什麼,為什麼我們該使用它? Azure Machine Learning(下稱AML)是 Azure 上的機器學...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 [DAY27] 用 Azure Machine Learning SDK 來做 AutoML

DAY27 用 Azure Machine Learning SDK 來做 AutoML 之前我們用 AML 的介面來做 AutoML,現在我們就來用 SDK...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 [DAY23] Experiment, Run, MLflow

DAY23 Experiment, Run, MLflow 今天開始的幾天內,會進入 Azure Machine Learning(下稱 AML) SDK 比較...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 [DAY02] 建立 Azure Machine Learning Workspace

今天我們要開始建 Azure Machine Learning(下稱AML)的 workspace 了。這是使用 AML 開發的第一步,建議大家可以使用免費額度...

鐵人賽 AI & Data DAY 6

技術 [DAY06] 開始用 Notebook 在 Azure Machine Learing 上寫程式

DAY06 開始用 Notebook 在 Azure Machine Learing 上寫程式 我們建立好了自己的 dataset,也建立好了運算資源,今天我們...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 [DAY05] 在 Azure Machine Learning 上建立運算資源

DAY05 在 Azure Machine Learning 上建立運算資源 前幾天我們已經建立好了自己的 dataset 了,今天就要開始在 Azure Ma...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 [DAY08] 部署用 Designer 做好的 Pipiline 到 Web API

DAY08 部署用 Designer 做好的 Pipeline 到 Web API 昨天我們用 Designer 做好了一個 Pipeline,並且訓練完成了一...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 [DAY30] 淺談 Azure Machine Learning 的 MLOps 做法

DAY30 淺談 Azure Machine Learning 的 MLOps 做法 終於來到最後一天,我們學完了整套 Azure Machine Learni...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 [DAY04] 建立 Datastore 和 Dataset (下)

DAY04 建立 Datastore 和 Dataset (下) 今天我們就要把昨天建立好的 data 匯入成 Datastore 了。 還記得 Datasto...

鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 [DAY25] 用 Azure Machine Learning SDK 註冊模型與部署

DAY25 用 Azure Machine Learning SDK 註冊模型與部署 之前提過在 Azure Machine Learning 裡面,提供了模型...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 # Day28- Hugging Face Optimum Quantization

Quantization 是目前優化模型效能很常見的手法,簡單來說就是減少浮點數的精度範圍,使得模型更快更小,而我們可以透過 Optimum 很容易辦到這件事情...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 [DAY07] 開始用 Designer 在 Azure Machine Learning 做 AI

DAY07 開始用 Designer 在 Azure Machine Learning 做 AI 我們建立好了自己的 dataset,也建立好了運算資源,今天我...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 # Day24- Hugging Face Named Entity Recognition

今天我們來補充自然語言處理中的一個很重要的概念:Named Entity Recognition(NER)。 一般翻譯為命名實體辨識、命名實體識別,或也有人翻成...

鐵人賽 AI & Data DAY 11

技術 [DAY11] 部署 Automated ML

DAY11 部署 Automated ML 昨天體驗到 Automated ML 的威力了,它可以自動地幫我們跑一大堆模型,找出最好的解法,省下一大堆時間,真的...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 [DAY20] 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Dataset

DAY20 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Dataset 大家還記得 Datastore 和 Dataset 的關係嗎?我們再...

鐵人賽 AI & Data DAY 13

技術 [DAY13] 在 Azure Machine Learning 裡 Label data(中)

DAY13 在 Azure Machine Learning 裡 Label data(中) 昨天我們做好了寶可夢影像檔的 Datastore,今天我們就來建立...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 [DAY19] 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Datastore

DAY19 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Datastore 我們在前面使用了圖形化介面,點一點就建立好我們 Azure Ma...

鐵人賽 AI & Data DAY 14

技術 [DAY14] 在 Azure Machine Learning 裡 Label data(下)

DAY14 在 Azure Machine Learning 裡 Label data(下) 我們昨天建立好 Label 專案之後,今天就來進行資料標記吧! 開...

鐵人賽 AI & Data DAY 16

技術 [DAY16] 實戰 Azure Machine Learning RBAC

DAY16 實戰 Azure Machine Learning RBAC 我們今天就來實戰 RBAC 吧!還記得前幾天我們大篇幅講了 Azure Machine...