深度學習是一種基於人工神經網路的機器學習方法,使用多層的神經網路來自動學習數據的特徵。以下是幾種常見的深度學習演算法:
前饋神經網路是最基本的深度學習架構,其中數據沿著一個方向通過網路,不會形成循環。FNN 對於分類和迴歸問題非常有效。
CNN 是專門用於處理圖像數據的深度學習網路,它使用卷積層來自動提取圖像中的空間特徵。常用於圖像分類、物體檢測等任務。
RNN 可以處理序列數據,如時間序列、語言模型等。它利用循環結構使網路能夠記憶之前的輸入,廣泛應用於語音識別、自然語言處理等。
LSTM 是 RNN 的一種改進版本,解決了傳統 RNN 中的長期依賴問題,使其能夠在較長的序列中保持關鍵信息。
自編碼器是一種無監督學習方法,用於降維和數據去噪。它將輸入數據壓縮到一個低維的隱藏層,然後嘗試還原原始數據。
GAN 包含一個生成器和一個鑑別器,生成器試圖生成逼真的數據,而鑑別器則試圖區分真實數據和生成數據。GAN 被廣泛應用於圖像生成、風格遷移等任務。
Transformer 是一種基於注意力機制的模型,尤其在自然語言處理中表現突出。它能夠處理長序列數據,並且與 RNN 相比,訓練速度更快。
透過 PyTorch 架構的分類器模型,對多組時間序列數據進行分類
假設多組時間序列數據為已標記的數據集,包含不同的分類標籤。我們需要將數據預處理成適合 PyTorch 的 Dataset
和 DataLoader
格式,以便用於訓練和測試。
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
# 假設每組數據有多個時間點的特徵
class TimeSeriesDataset(Dataset):
def __init__(self, data, labels):
self.data = data
self.labels = labels
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return torch.tensor(self.data[idx], dtype=torch.float32), torch.tensor(self.labels[idx], dtype=torch.long)
此處使用一個簡單的 長短期記憶網絡(LSTM) 模型來處理時間序列數據,並將最終的輸出分類為多個類別。以下是一個簡單的 LSTM 模型範例。
import torch.nn as nn
class LSTMClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
super(LSTMClassifier, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(num_layers, x.size(0), hidden_size).to(x.device)
c0 = torch.zeros(num_layers, x.size(0), hidden_size).to(x.device)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
接下來,設定損失函數和優化器,將數據送入模型進行訓練。
import torch.optim as optim
# 模型參數
input_size = 10 # 每個時間點的特徵數
hidden_size = 64
num_layers = 2
num_classes = 3 # 分類類別數量
model = LSTMClassifier(input_size, hidden_size, num_layers, num_classes)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 訓練迴圈
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}')
在測試數據上評估模型的表現。
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for inputs, labels in test_loader:
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print(f'測試準確率: {100 * correct / total:.2f}%')
Llama(Large Language Model Meta AI)是由 Meta 開發的大型語言模型,專為生成自然語言文本、回答問題以及進行語言理解任務而設計。
這些模型以其高效性著稱,能在相對較少的硬體資源下提供高品質的文本生成結果。
自然語言生成: 用於創作故事、文章或對話。
問答系統: 支援用戶查詢並生成準確答案。
語言翻譯: 支援多種語言間的翻譯任務。
語言理解: 適用於摘要、情感分析等任務。
效率高: 相較於其他大型模型,Llama 訓練所需資源更少。
開放性: Meta 提供了對研究與商業應用的支持,促進了社群的發展。
靈活性: 模型可以在多種硬體平台上運行,包括 CPU 和 GPU。
1. 安裝所需工具:
pip install transformers pip install sentencepiece
2. 加載模型:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b").cuda() input_text = "Llama 是什麼?" input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.cuda() output = model.generate(input_ids, max_length=50) print(tokenizer.decode(output[0]))
Llama 提供了多個版本,主要區分在於模型的參數量(如 7B、13B、70B):
CPU: 可以使用 GGUF 格式進行高效推理。
GPU: 支援 FP16 或 BF16 格式以提升性能。
FP16 量化: 降低記憶體使用並提高推理速度。
INT8 量化: 適用於資源受限的設備,減少性能損失。
大部分 AI 框架(如 Hugging Face Transformers)的模型在下載時會存放到預設的目錄中,以便重複使用。以下是一些常見框架的預設目錄:
~/.cache/huggingface/transformers/
~/.tensorflow_hub/
~/.cache/torch/hub/
有些模型檔案很大,需要做一些管理。可以透過環境變數或程式參數更改預設下載目錄,以下是一些具體方法:
透過環境變數 HF_HOME
或 TRANSFORMERS_CACHE
修改。
export HF_HOME=/your/custom/path export TRANSFORMERS_CACHE=/your/custom/path
或在程式中指定:
from transformers import AutoModel import os os.environ["HF_HOME"] = "/your/custom/path" os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = "/your/custom/path" model = AutoModel.from_pretrained("model-name")
設定環境變數 TFHUB_CACHE_DIR
:
export TFHUB_CACHE_DIR=/your/custom/path
在程式中設定:
import os os.environ["TFHUB_CACHE_DIR"] = "/your/custom/path"
設定環境變數 TORCH_HOME
:
export TORCH_HOME=/your/custom/path
在程式中設定:
import os os.environ["TORCH_HOME"] = "/your/custom/path"
確認模型是否下載到指定目錄,可以檢查目錄內容:
ls /your/custom/path
或者在程式中列印當前目錄:
import os print(os.environ.get("HF_HOME")) print(os.environ.get("TRANSFORMERS_CACHE"))
transformers
是由 Hugging Face 開發的強大套件,專為自然語言處理(NLP)及其他機器學習任務設計。它提供多種預訓練模型的便捷使用方式,使開發者能以最少的設定使用最先進的技術。
可以使用 pip 安裝 transformers
套件:
pip install transformers
以下是一個使用預訓練模型進行文本分類的簡單範例:
from transformers import pipeline
# 載入情感分析管道
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
# 執行情感分析
results = classifier("Hugging Face 的 Transformers 套件非常棒!")
print(results)
transformers
套件是 NLP 領域開發者與研究人員的重要工具。其豐富的模型庫與友善的 API 讓它成為構建與部署最先進機器學習應用的首選。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 選擇預訓練模型,例如 GPT-2
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 輸入提示
prompt = "很久很久以前,在一個遙遠的國度,"
# 將輸入轉換為模型的編碼格式
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
# 使用模型生成文本
output = model.generate(
input_ids,
max_length=50, # 生成的最大字數
num_return_sequences=1, # 返回的文本數量
temperature=0.7, # 控制生成的多樣性
top_k=50, # 限制候選單字的範圍
top_p=0.9, # 使用核取樣
do_sample=True # 啟用抽樣以產生多樣的輸出
)
# 將生成的編碼轉回文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
prompt = "在未來的人工智能時代,"
output = model.generate(
tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt"),
max_length=100,
temperature=1.0,
top_p=0.95,
do_sample=True
)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
prompt = "人工智慧的主要功能是"
output = model.generate(
tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt"),
max_length=50,
temperature=0.5,
do_sample=False # 使用確定性生成
)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
上述範例展示了如何使用 transformers
模型進行文本生成。根據不同需求,您可以調整參數來生成多樣化或精確的文本,適用於創意生成、補全技術文件等場景。
在使用 Hugging Face 的 transformers
套件時,模型和分詞器的預訓練檔案會下載並儲存在預設的快取目錄中。若需更改快取目錄,可在載入模型或分詞器時指定 cache_dir
參數。
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
# 自訂快取目錄
cache_directory = "./my_custom_cache"
# 載入模型與分詞器,指定快取目錄
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased", cache_dir=cache_directory)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased", cache_dir=cache_directory)
您也可以透過設定環境變數來更改全域的快取目錄,確保所有模型和分詞器均使用相同的快取位置。
import os
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
# 設定全域快取目錄
os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = "./my_global_cache"
# 載入模型與分詞器
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
要檢查預設快取目錄的位置,可以使用以下程式碼:
from transformers.utils import default_cache_path
print("預設快取目錄:", default_cache_path)
透過設定 cache_dir
或環境變數,您可以輕鬆管理 Transformers 套件的快取目錄,提升專案的靈活性和資源管理效率。
檔案類型: 標準 Hugging Face 模型檔案(pytorch_model.bin
),轉換為 FP16 格式。
用途: 相較於 FP32,FP16 降低了記憶體使用量並提高計算效能。
使用情境: 常用於 PyTorch 或 TensorFlow 的 GPU 推理。
儲存為 FP16 的方法:
from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model_name") model.half() # 轉換為 FP16 格式 model.save_pretrained("./fp16_model")
檔案類型: 與 FP16 類似,但設計上具備更好的數值穩定性。
用途: 在支援 BF16 的 GPU(例如 NVIDIA A100、H100)上進行穩定的推理與訓練。
使用方法:
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model_name", torch_dtype="torch.bfloat16").cuda()
檔案類型: 經 INT8 量化後的 Hugging Face 模型檔案。
用途: 顯著降低記憶體使用量,效能損失較小。
儲存 INT8 模型的方法:
from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model_name", device_map="auto", load_in_8bit=True) model.save_pretrained("./int8_model")
檔案類型: .onnx
用途: 跨平台 GPU 推理,支援 ONNX Runtime 和 TensorRT。
轉換為 ONNX 的方法:
pip install optimum[onnxruntime] optimum-cli export onnx --model=model_name ./onnx_model
ONNX 推理範例:
from onnxruntime import InferenceSession session = InferenceSession("model.onnx", providers=["CUDAExecutionProvider"])
檔案類型: .engine
用途: NVIDIA 專屬格式,用於高效能推理,支援 FP16 和 INT8。
轉換為 TensorRT 的方法:
trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.engine --fp16
TensorRT 推理範例:
import tensorrt as trt
TorchScript 模型: 使用 PyTorch 的 .pt
格式。
儲存範例:
scripted_model = torch.jit.script(model) scripted_model.save("model.pt")
格式 | 檔案副檔名 | 最佳化用途 | 框架 |
---|---|---|---|
FP16 | .bin | 通用 GPU 推理 | PyTorch, TensorFlow |
BF16 | .bin | 數值穩定性 | PyTorch, TensorFlow |
INT8 | .bin | 低記憶體 GPU | Hugging Face + bitsandbytes |
ONNX | .onnx | 跨平台 GPU | ONNX Runtime, TensorRT |
TensorRT | .engine | NVIDIA GPU | TensorRT |
GGML(General Graphical Model Layer)是一種針對高效能和低資源場景設計的機器學習模型格式。其核心目的是實現模型的高效存儲和推理,特別適用於內存受限的設備。
將機器學習模型轉換為 GGML 格式的步驟:
pytorch_model.bin
)。llama.cpp
提供的轉換腳本。model.ggml.q4_0.bin
。GPT4All 是一種開源的大型語言模型,旨在在本地設備上進行自然語言處理,無需雲端依賴。
該模型提供了高效的文本生成能力,適用於多種語言應用場景,並專為低資源硬體設計。
開源性: GPT4All 是完全開源的,可以根據需求進行自定義。
本地運行: 支援在個人電腦、筆記型電腦或伺服器上運行,不需網路連線。
輕量化: 可運行於 CPU 和低規格 GPU 上,降低硬體需求。
隱私保護: 由於所有運算在本地完成,用戶數據不會洩漏到外部伺服器。
內容創作: 用於撰寫文章、故事、博客或技術文檔。
問答系統: 創建可離線使用的問答助手。
教育輔助: 作為學習和解題工具,幫助用戶理解複雜概念。
開發輔助: 用於生成代碼或提供程式開發建議。
1. 安裝依賴:
pip install gpt4all
2. 下載模型檔案: 從 GPT4All 官方網站下載所需的模型檔案(如 .bin
或 .gguf
格式)。
3. 加載模型:
from gpt4all import GPT4All model = GPT4All("gpt4all-lora-quantized.bin") response = model.generate("你好,GPT4All 是什麼?", max_tokens=100) print(response)
.bin: 常見的量化模型格式,適用於大多數設備。
.gguf: 為 CPU 優化的格式,適合低資源設備進行高效推理。
CPU: GPT4All 支援高效能的 CPU 推理,適合無 GPU 的環境。
GPU: 若有 NVIDIA GPU,可使用 PyTorch 或其他框架進行加速。
量化模型: 使用 INT8 或其他量化技術以降低記憶體占用。
性能優化: 利用硬體特性(如 AVX 指令集)提升推理速度。
Mistral 是一款由 Mistral AI 開發的大型語言模型,專注於提供高效、精確的自然語言處理能力。
該模型以其高度優化的架構和精簡的運算資源需求而著稱,適用於各類語言生成與理解任務。
高效性: Mistral 採用最新的 Transformer 架構設計,提供快速且準確的推理能力。
開放性: Mistral 模型是開源的,允許用戶在本地運行並進行自定義。
可擴展性: 模型支持多種量化格式,適用於不同的硬體環境。
隱私保護: 可在本地環境中部署,避免數據洩漏的風險。
內容生成: 包括文章撰寫、對話生成和文案創作。
語言理解: 用於文本分類、情感分析等任務。
教育應用: 提供教學輔助,解答學術問題。
自動化系統: 集成到客服系統或其他自動化流程中。
1. 安裝依賴:
pip install transformers
2. 下載模型: 從 Hugging Face 或其他官方來源下載 Mistral 模型檔案。
3. 加載模型:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B").cuda() input_text = "Mistral 是什麼?" input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.cuda() output = model.generate(input_ids, max_length=50) print(tokenizer.decode(output[0]))
CPU: 支援高效能的 CPU 推理,可使用 GGUF 格式進行優化。
GPU: 支援 FP16 或 BF16 格式,可在 NVIDIA GPU 上提供最佳性能。
Mistral 提供多種版本,主要區別在於參數量和性能:
量化格式: 使用 INT8 或 GGUF 格式降低記憶體需求,提升推理效率。
性能優化: 利用硬體特性(如 AVX 指令集或 CUDA 加速)實現高效運算。
Gemma 是一種專為高效自然語言處理任務設計的開源大型語言模型。
該模型以其多功能性和可擴展性為核心,支援文本生成、語言理解以及多種語言的翻譯任務。
多語言支持: Gemma 能夠處理多種語言,使其適合於全球化應用場景。
輕量化: 模型針對資源受限的硬體進行了高度優化。
可擴展性: 支持在多種硬體環境下運行,包括 CPU 和 GPU。
開源性: 開放源代碼,方便用戶進行二次開發和自定義。
自然語言生成: 適用於內容創作、文章撰寫和對話生成。
語言理解: 包括情感分析、主題分類以及文本摘要等任務。
機器翻譯: 提供高準確度的多語言翻譯服務。
教育與研究: 作為教學輔助工具或研究分析平台。
1. 安裝依賴:
pip install gemma
2. 下載模型: 從官方網站或模型庫中下載適合的 Gemma 模型檔案。
3. 加載模型:
from gemma import GemmaModel, GemmaTokenizer # 初始化 Tokenizer 和模型 tokenizer = GemmaTokenizer.from_pretrained("gemma-ai/gemma-base") model = GemmaModel.from_pretrained("gemma-ai/gemma-base").cuda() # 準備輸入文本 input_text = "Gemma 是什麼?" input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.cuda() # 生成輸出 outputs = model.generate(input_ids, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0]))
Gemma 提供多個版本,滿足不同需求:
CPU: 支援 CPU 推理,適合低資源環境。
GPU: 在支持 CUDA 的 GPU 上運行以實現高效能。
量化技術: 支援 INT8 和 FP16 格式,減少記憶體占用的同時保持性能穩定。
硬體優化: 利用硬體特性(如 AVX 指令集)進一步提升推理速度。
DeepSeek 是一種利用深度學習技術進行高效數據搜索與分析的工具或框架。它結合了自然語言處理(NLP)、機器學習和高效索引技術,旨在處理大型數據集中的搜索需求,特別適合非結構化數據的檢索。
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