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訓(xùn)練階段的提升更為關(guān)鍵。

時(shí)間：2022-03-03 16:12:01 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-03-03 16:12:01 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

強(qiáng)如業(yè)界經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型 BERT ，數(shù)以十億級(jí)參數(shù)的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要用 GPU 訓(xùn)練數(shù)千小時(shí)，即使調(diào)參優(yōu)化，也仍然需要幾天的時(shí)間訓(xùn)練。

但現(xiàn)在，亞馬遜云科技提供的機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化編譯器 Amazon SageMaker Training Compiler，實(shí)現(xiàn)無需增加太多代碼，即可提升 GPU 實(shí)例訓(xùn)練速度。

借助該編譯器，包括 BERT-base-cased、BERT-base-uncased、distilBERT-base-uncased 在內(nèi)的諸多經(jīng)典深度學(xué)習(xí)模型，訓(xùn)練速度都能直接提升

關(guān)鍵詞：關(guān)鍵,提升,階段

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