Mininglamp Technology が大規模モデルの事前トレーニングを促進するために無料のオープンソース TensorBoard.cpp をリリース

最近、Mininglamp Technology Group は、機械学習視覚化ツールである TensorBoard の C インターフェイスを実装しました。これにより、C ベースの大規模モデル プロジェクト ツールセットがさらに強化され、大規模モデルの事前トレーニング プロセスが可能になります。モニタリング より便利かつ効率的に、マーケティング分野における大規模モデルの事前トレーニング プロセスを加速します。このツールは Github 上のオープンソースです。 TensorBoard は、Google が開発した機械学習視覚化ツールで、機械学習プロセスのさまざまな指標を監視するためによく使用されます。 Mininglamp Technology のシニア テクニカル ディレクターである Zhao Liang 氏は次のように述べています。「大規模モデルのトレーニングのプロセスでは、データのモニタリングが重要な要素であり、TensorBoard は大規模モデルのトレーニング プロセスを記録するなど、モデル内のさまざまなパラメーターと結果を視覚化します

# Minglue Technology の C インターフェイス TensorBoard ツール ページはオープン ソースです

以前は、TensorBoard は Python 言語インターフェイスのみをサポートしていました。今回、Mininglamp Technology は C を通じて TensorBoard を実装します。 は C に基づく大規模モデル プロジェクトのツール セットをさらに充実させます。 はモデルのトレーニングとモニタリングの効率を大幅に向上させ、モデルを高速化します。このツールは、スカラー、ヒストグラム、画像、画像コレクション、オーディオ、テキスト、その他のデータ パターンを含む多次元データ パターンを通じてトレーニング インジケーターを表示します。このツールキットは、github プロジェクト Tensorboard.cpp を通じて共有され、

より多くの研究者や開発者が大規模モデルの研究開発プロセスに参加して加速し、複数の分野での人工知能のアプリケーション探索を促進するのに役立ちます。 Minglue Technology は、G

## Minglue Technology Group CTO Hao Jie 氏は次のように述べています: 「より効率的で低コストという要件を満たさなければなりません。 マーケティングにおける大規模モデル現場では、大規模モデルの機能を向上させるために適応技術を使用します。優れた業界大規模モデルは、一般的な大規模モデルと同様のロジックと言語の滑らかさを備えている必要がありますが、同時に、一般的な大規模モデルにはないものを実現する必要もあります。特定の業界における、または特定の分野における信頼性と専門性 過去 17 年間にわたり Mininglamp Technology が蓄積した膨大な業界データに基づいて、お客様の実際のニーズを起点として、膨大なデータとナレッジベースを使用して、ニーズを満たすために強化されたトレーニングを実施します。 「顧客の多様化。タスクとシナリオの要件。トレーニング監視視覚化ツールのサポートにより、トレーニングの速度を向上させ、問題を時間内に発見し、顧客にとってより信頼性が高く優れた業界モデルを作成します。」

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