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- wandb使用教程 - 知乎
往期教程： wandb还提供了数据和模型管理的功能。用户可以通过上传数据和训练好的模型，来跟踪不同的版本的数据和模型。 wandb通过定义了一个Artifact类，类似于一个数据库，用来管理需要存储的数据…
- 机器学习实验管理平台wandb如何使用？ - 知乎
使用wandb 的 sweep 进行超参调优，具有以下优点。 (1) 低代码：只需配置一个sweep yaml配置文件，或者定义一个配置dict，几乎不用编写调参相关代码。 (2) 可视化：在wandb网页中可以实时监控调参过程中每次尝试，并可视化地分析调参任务的目标值分布，超参重要性等。 (3) 分布式：sweep采用类似master
- 机器学习实验管理平台wandb如何使用？ - 知乎
WanDB Weights Biases 是推动 GenAI 行业的人工智能开发平台。 训练您自己的基础模型，微调他人的基础模型，从实验到生产管理模型，或开发由前沿 LLM 驱动的人工智能应用程序。 安装与配置key !pip install wandb wandb login() 在wandb先注册，配置个人key
- pytorch的可视化工具，tensorboard和visdom的优劣，哪个好 . . .
wandb更多是模型训练管理而不是可视化。 我之前为了解决使用visdom时，一关服务器就掉档的问题，专门去给它适配了一个持久化功能（github com shouldsee visdom 的autosave分支）。
- 有没有什么可以节省大量时间的 Deep Learning 效率神器？
（4）fitlog是架构无关的，不管tensorflow还是pytorch都可以使用，不管是cv还是nlp也都支持。如果是NLP的任务，配合我们的fastNLP框架，只需要增加三五行代码便可以实现metric，loss的自动记录。 当然fitlog也不是十全十美的，对标其它的类似框架，我们为了轻量级，以下的东西目前没有支持 不支持保存model
- wandb - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
- wandb深度学习炼丹最佳搭档操作指南 - 知乎
wandb深度学习炼丹最佳搭档操作指南 发布于 2023-02-05 04:56 ・ 上海 ・ 2100 次播放 炼丹
- 怎么利用开源工具微调开源大语言模型？ - 知乎
现在开源工具做微调很多，其中目前使用最多是基于huggingface的transformers、peft、trl等框架进行微调。感兴趣可以看完如下文章。 上周我们利用Keras和Lora对Google Gemma 2B进行了微调，感兴趣的同学可以访问如下文章： 求索：初学者笔记本电脑玩转大模型系列二：微调谷歌Gemma模型 如果对之前相关文章感
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