云端开炉,线上训练,bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于googlecolab)-编程思维

假如我们一定要说深度学习入门会有一定的门槛,那么设备成本是一个无法避开的话题。深度学习模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。较大规模的深度学习模型和复杂的数据集需要更高的计算能力才能进行有效的训练。因此,训练深度学习模型可能需要使用高性能的计算设备,如图形处理器(GPU)或专用的深度学习处理器(如TPU),这让很多本地没有N卡的同学望而却步。 GoogleColab是由Google提供的

bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)-编程思维

近日,Bert-vits2-v2.2如约更新,该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型,推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成,让推理音色更具情感特色,并且推出了新的预处理webuI,操作上更加亲民和接地气。 更多情报请参见Bert-vits2官网: https://github.com/fishaudio/Ber

bert-vits2新版本v2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)-编程思维

中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景,尤其在技术文章或者技术视频领域里,其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词,我们当然不希望AI口播只会念中文,Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理,但更新了底模之后,V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix)模式。 还是以霉霉为例子: https://www.bilibili.com/video/BV1

聊聊embedding(嵌入向量)-编程思维

摘要自《深入浅出Embedding》一问。具体详细内容请移步该书。 概述 简单来说,嵌入是用向量表示一个物体,这个物体可以是一个单词、一条语句、一个序列、一件商品、一个动作、一本书、一部电影等,可以说嵌入(Embedding)涉及机器学习、深度学习的绝大部分对象。这些对象是机器学习和深度学习中最基本、最常用、最重要的对象,正因如此,如何有效表示、学习这些对象就显得非常重要。 Embedding本

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、transformer模型原理详解、bert模型原理介绍-编程思维

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍 1.大语言模型的预训练 1.LLM预训练的基本概念 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时,一般基于反向传播(Back Propagation,BP)算法,先对网络中的参数进行随机初始化,再利用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,S

基于ocr进行bert独立语义纠错实践-编程思维

摘要:本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型,增加预训练Bert进行纠错 本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》,作者:杜甫盖房子。 做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候,OCR会有一些错误识别,所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错,其实在OCR训练时加入语义信息也有不少工作,感兴趣的朋友可以了解一下,为了更大程度复用已有的项目,我们决定保

【nlp 系列】bert 词向量的空间分布-编程思维

作者:京东零售 彭馨 1. 背景 我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果,但在语义相似度任务上,表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。有学者研究发现,这是因为 Bert 词向量存在各向异性(不同方向表现出的特征不一致),高频词分布在狭小的区域,靠近原点,低频词训练不充分,分布相对稀疏,远离原点,词向量整体的空间分布呈现锥形,如下图

论文复现丨基于modelarts实现text2sql-编程思维

摘要:该论文提出了一种基于预训练 BERT 的新神经网络架构,称为 M-SQL。基于列的值提取分为值提取和值列匹配两个模块。 本文分享自华为云社区《基于ModelArts实现Text2SQL》,作者:HWCloudAI。 M-SQL: Multi-Task Representation Learning for Single-Table Text2sql Generation 虽然之前对 Tex

2.69分钟完成bert训练!新发cann 5.0加持_华为云开发者联盟-编程思维

摘要:快,着实有点快。 现在,经典模型BERT只需2.69分钟、ResNet只需16秒。 啪的一下,就能完成训练! 本文分享自华为云社区《这就是华为速度:2.69分钟完成BERT训练!新发CANN 5.0加持,还公开了背后技术》,作者:昇腾CANN。 快,着实有点快。 现在,经典模型BERT只需2.69分钟、ResNet只需16秒。 啪的一下,就能完成训练! 这是华为全联接2021上,针对异构

colab上基于tensorflow2的bert中文文本多分类finetuning_技术研究与问题解决-编程思维

整体背景 本文实现了在colab环境下基于tf-nightly-gpu的BERT中文多分类,如果你在现阶段有实现类似的功能的需求,详细这篇文章会给你带来一些帮助。 准备工作 1.环境: 硬件环境: 直接使用谷歌提供的免费训练环境colab,选择GPU 软件环境: tensorflow:tensorflow2.1.0版本对BERT的支持有些问题,现象是可以训练但预测时无法正常加载模型(稍后代码里会

跟我读论文丨acl2021 ner bert化隐马尔可夫模型用于多源弱监督命名实体识别_华为云开发者联盟-编程思维

摘要:本文是对ACL2021 NER BERT化隐马尔可夫模型用于多源弱监督命名实体识别这一论文工作进行初步解读。 本文分享自华为云社区《ACL2021 NER | BERT化隐马尔可夫模型用于多源弱监督命名实体识别》,作者: JuTzungKuei 。 论文:Li Yinghao, Shetty Pranav, Liu Lucas, Zhang Chao, Song Le. BERTifyin

ACL2020 Contextual Embeddings When Are They Worth It 精读-编程思维

Arxiv链接 上下文嵌入(Bert词向量): 什么时候值得用? ACL 2018 预训练词向量 (上下文嵌入Bert,上下文无关嵌入Glove, 随机)详细分析文章 1 背景 图1 Bert 优点 效果显著 缺点 成本昂贵 (Memory,Time,  Money) (GPT-3,1700亿的参数量) 困惑 线上环境,资源受限(内存 CPU GPU) bert不一定是最佳 选择

bert模型-编程思维

一、bert模型的整体结构   BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,可能是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务。整体架构如下图:                                                               多个Transformer Encoder一层一层地

3. ELMo算法原理解析-编程思维

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 7. Transformer-XL原理介绍 1. 前言 今天给大家介绍一篇2018年提出的论文《Deep

5. BERT算法原理解析-编程思维

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 7. Transformer-XL原理介绍 1. 前言 在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成