【人工智能工程師證書(shū)申報條件是什么】參加人工智能工程師技術(shù)證書(shū)考試,需要向指定單位提交相關(guān)材料,并進(jìn)行培訓。完成規定培訓時(shí)數的學(xué)員可參加人工智能應用工程師考試。人工智能工程師證書(shū)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。

人工智能工程的訓練方法

無(wú)監督學(xué)習

它的含義是在不標注數據的情況下,直接讓機器自己學(xué)習,并指示模型從無(wú)序的數據中搜索模式和共同特征,然后形成自己的理解。這就是無(wú)監督學(xué)習。

就像一個(gè)孩子從小沒(méi)有任何人的指導,完全依靠自己的雙手來(lái)理解世界一樣,這與前面提到的監督學(xué)習恰恰相反。

這種訓練方法的優(yōu)點(diǎn)是明顯的,就是成本低。您可以直接找到數據,無(wú)需任何處理。把它扔到機器上,然后說(shuō):"你自己學(xué)吧。"等你回來(lái)的時(shí)候,我來(lái)看看你是怎么學(xué)的。"

人工智能工程的分類(lèi)

以數據為中心:包括數據正則化和不同的采樣方法,可以顯著(zhù)降低計算復雜度;

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

以?xún)?yōu)化為中心:包括如何設置學(xué)習率,批量大小等。

給定預算的訓練:例如,平衡模型大小和訓練數據量,限制迭代次數等。

以系統為中心:如高效的數據并行、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(guò)對分片優(yōu)化器的狀態(tài)、梯度和參數進(jìn)行優(yōu)化,消除了視頻存儲器在數據并行性方面的冗余。

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)

?混合精確訓練:在PyTorch中啟用torch.cuda.amp可減少視頻內存使用,并將訓練速度提高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(gè)A100 gpu上高效訓練萬(wàn)億參數模型。

?自適應學(xué)習率:使用Adafactor優(yōu)化器動(dòng)態(tài)調整學(xué)習率和自動(dòng)縮放梯度。

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