【人工智能工程师证书申报条件是什么】参加人工智能工程师技术证书考试,需要向指定单位提交相关材料,并进行培训。完成规定培训时数的学员可参加人工智能应用工程师考试。人工智能工程师证书的申请条件主要包括教育背景、技能、工作经验等核心要求。

人工智能工程的训练方法

无监督学习

它的含义是在不标注数据的情况下,直接让机器自己学习,并指示模型从无序的数据中搜索模式和共同特征,然后形成自己的理解。这就是无监督学习。

就像一个孩子从小没有任何人的指导,完全依靠自己的双手来理解世界一样,这与前面提到的监督学习恰恰相反。

这种训练方法的优点是明显的,就是成本低。您可以直接找到数据,无需任何处理。把它扔到机器上,然后说:"你自己学吧。"等你回来的时候,我来看看你是怎么学的。"

人工智能工程的分类

以数据为中心:包括数据正则化和不同的采样方法,可以显著降低计算复杂度;

以模型为中心:包括基本模块的加速,如何优化参数初始化,模型量化等。

以优化为中心:包括如何设置学习率,批量大小等。

给定预算的训练:例如,平衡模型大小和训练数据量,限制迭代次数等。

以系统为中心:如高效的数据并行、模型并行解决方案、高效的存储和IO解决方案等。

人工智能工程的技术

零冗余优化器

原理:通过对分片优化器的状态、梯度和参数进行优化,消除了视频存储器在数据并行性方面的冗余。

阶段划分:

0 -1:优化器状态分片。

0 -2:梯度分片+优化器状态分片。

0 -3:参数分片+梯度分片+优化器状态分片。

人工智能工程的模型优化

模型优化技术

•混合精确训练:在PyTorch中启用torch.cuda.amp可减少视频内存使用,并将训练速度提高30%以上。

•模型并行策略:使用Megatron-LM的张量并行和管道并行,在8个A100 gpu上高效训练万亿参数模型。

•自适应学习率:使用Adafactor优化器动态调整学习率和自动缩放梯度。

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