在当前全球机器学习技术的发展中，大模型推理加速已经成为一个重要的研究方向。张君，作为昇腾生态的技术专家，通过参与昇思AI框架开发和大模型推理加速相关工作，致力于优化推理框架、模型算法和算子加速库等多个层面，旨在提升大模型推理性能。 张君指出大模型推理面临的三大技术挑战。首先是计算和内存需求的急剧增长。随着模型参数的扩大和序列的加长，推理过程中所需的计算和内存资源大幅增加。例如，2000亿参数量的模型在推理时需要6张RTX 3090Ti GPU或2张NVIDIA A100 GPU。而硬件带宽的限制、模型参数增长速度超过硬件内存容量提升速度以及算力与访存带宽提升速度的差距，使得推理超大模型变得越来越困难。 第二个挑战是推理延迟和吞吐量问题。推理过程包含两阶段，即Prefill阶段和Decode阶段。两阶段推理差异大，导致算力利用率低，并且难以充分使用算力资源。此外，不同请求的输入和输出长度不同，导致处理不同请求的计算量和延迟各异，进而影响用户体验和系统成本。 第三个挑战涉及从单模态到多模态再到更复杂的推理模型，如OpenAI o1的推理成本增加。随着应用场景的多元化，例如音视频推理，不仅计算量和显存需求增加，推理成本也相应提高。复杂的模型结构，如OpenAI o1内部的长思维链路，要求更高的计算量和推理时间。 针对这些挑战，张君介绍了昇腾硬件上的推理加速实践。通过优化推理框架、模型算法和算子加速库，能够有效提升大模型推理性能。例如，昇腾大模型推理框架MindIE-LLM和Transformer领域加速库ATB的开发，都是在这一方向上的重要工作。 张君的工作内容涵盖了从理论研究到实践应用的多方面。在理论研究方面，他发表了多篇论文，并参与了昇思AI框架的开发。在实践应用方面，他通过动态图的自动微分技术以及动静结合模块的优化，实现了推理加速的技术创新。 通过这些实践，张君展现了优化实践的路径，包括模型结构的优化、算子库的加速、硬件平台的优化以及分布式推理的创新。他的工作为大模型推理加速提供了重要的技术参考和实践案例，为昇腾硬件生态的建立和人工智能应用的发展做出了积极贡献。 展望未来，张君认为大模型的参数和序列将会继续增长，多模态和跨模态的应用将会变得越来越广泛。因此，推理加速技术的发展需要不断地进行，以适应更加复杂的模型和更广泛的应用场景。最终，张君希望通过不懈的努力，实现大模型推理加速的技术突破，推动人工智能技术的发展与应用。

机器学习作为人工智能的一个重要分支，其核心概念可概括为计算机程序通过经验自我改进的自动化过程。机器学习的基本概念涉及对其数学定义、性质及其物理意义的深入理解。在算法应用方面，机器学习涵盖广泛，包括但不限于对语言、文字、图像、场景、自然物体等进行识别和认知学习，以及推理、决策等复杂智能行为。此外，机器学习的推广能力和容错性是其两个显著特点，这些能力使得机器学习系统能够在有限的样本集基础上，对整个世界的观测对象集合进行模型推算，从而尽可能真实地反映这个世界。 机器学习的研究意义深远，正如《Science》2001年的一篇论文所述，机器学习对于科学研究的各个环节都有相应的发展，并有可能实现从假设生成、模型构造到决定性实验的自动化。目前，机器学习研究在许多基本论题上取得了显著进展，并有望在未来持续稳定发展。机器学习算法的多样性和复杂性使得它们在众多领域中发挥着关键作用。不同的机器学习算法之间存在着明显的差异和特定的应用场景，比如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。这些算法在处理不同类型的数据和解决不同问题时表现出不同的优势和局限性。因此，了解和比较各种算法的性能特点对于选择适合的机器学习方法至关重要。 机器学习算法的分析比较不仅包括对各自性能的评估，还包括对各自适用条件和限制的考量。对于机器学习可能的发展方向，除了提高现有算法的性能和效率，还包括开发新的算法以适应更复杂的问题和应用场景。为了支持这些研究和实践，众多经典的机器学习参考书为研究人员和实践者提供了理论和实践上的指导。例如，《机器学习》一书为理解机器学习的基础提供了详细的论述，而《神经网络与机器学习》则深入探讨了机器学习与神经网络之间的联系。 机器学习作为一种能够使计算机通过经验学习并提高性能的技术，其算法的多样性、理论基础的丰富性以及在各个领域的广泛应用性共同构成了这一领域的核心价值。随着研究的不断深入和技术的发展，机器学习预计将在未来科学研究和应用中扮演更加重要的角色。

机器学习经典算法PPT课件.ppt

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本课程为学习人工智能，机器学习等课程之前的先行理论基础知识，课件内容包括6章节，分别为：第一章：线性代数基础，第二章：矩阵的范数，第三章：矩阵的分解，第四章：矩阵的奇异值分解，第五章：矩阵分析，第六章：广义逆矩阵。适用于想学习矩阵理论的知识在校学生，或者想进一步提升自己的数学知识爱好者。课程内容丰富翔实，深入浅出，希望可以给大家带来帮助。

### 美团AI文章合集：机器学习与AI应用概览 #### 一、美团AI概况 **美团点评**作为一家全球领先的生活服务平台，在过去一年中为2800多个城区县提供超过200种不同类型的消费服务，日均订单量超过了2200万单，年度交易总额达到了3600亿元人民币。这一系列令人瞩目的成绩背后，离不开其强大的技术支撑。美团点评拥有一个近7000人的技术团队，覆盖了从前端到后台、系统到算法等多个技术领域。 #### 二、美团AI技术体系 美团点评的技术体系十分完备，包括但不限于： - **云计算平台**：基于主流开源技术和自主研发技术构建，能够高效支持大规模数据处理需求。 - **大数据平台**：用于存储、管理和分析海量数据，为业务决策提供强有力的数据支持。 - **人工智能与机器学习平台**：涵盖了机器学习模型训练、部署和维护等各个环节，支持各类业务场景下的智能化升级。 - **运维与安全保障系统**：确保系统的稳定运行和数据安全，有效应对潜在的安全威胁。 - **终端软硬件系统**：为消费者和商家提供便捷的服务体验，实现线上线下无缝连接。 #### 三、美团AI应用案例 美团点评在其官方博客和技术文章精选集中分享了多项AI应用场景和技术实践，以下是一些典型的应用案例： 1. **深度学习在推荐平台排序中的应用**：通过深度学习技术改进推荐系统的排序算法，提高推荐精度和用户体验。 2. **模型优化问题的探讨**：针对机器学习模型的训练过程中常见的优化难题，提出解决方案并分享实践经验。 3. **在线特征系统生产调度与数据存取技术**：介绍如何利用AI技术提升特征系统的效率和准确性，以及相关的数据管理和存取技术。 4. **即时配送的ETA预测与订单分配策略**：利用大数据和机器学习技术预测送达时间，并优化订单分配流程，提高配送效率。 5. **用户画像实践**：通过收集和分析用户行为数据，构建精细的用户画像，为个性化推荐提供依据。 6. **旅游推荐系统的演进**：分享了旅游推荐系统的发展历程和最新进展，包括如何利用AI技术改进搜索召回策略。 7. **广告场景化定向排序机制**：探讨如何通过AI技术实现更精准的广告定向，提高广告效果。 #### 四、大数据与数据分析实践 美团点评还在大数据处理和智能分析方面积累了丰富的经验，具体包括： 1. **数据平台融合实践**：介绍了如何将不同的数据源整合到统一的数据平台上，以支持更高效的数据分析和业务决策。 2. **酒旅数据仓库建设**：分享了酒旅业务数据仓库的建设和优化过程，以及如何通过数据驱动提升业务绩效。 3. **流计算框架Flink与Storm的性能对比**：对比了两种主流流计算框架的优缺点，为企业选择合适的技术栈提供参考。 4. **智能投放系统之场景分析最佳实践**：讨论了如何根据不同的业务场景设计最优的广告投放策略，以最大化ROI。 5. **指标逻辑树的最佳实践**：介绍了一种用于数据分析的方法论——指标逻辑树，帮助企业更好地理解和优化业务流程。 6. **酒旅BI报表工具平台开发实践**：分享了如何开发一套高效的BI报表工具平台，以支持酒旅业务的数据分析需求。 通过上述案例可以看出，美团点评不仅在技术创新方面取得了显著成就，而且也在不断努力将这些技术成果应用于实际业务场景中，从而不断提升用户体验和服务效率。随着AI和大数据技术的不断发展，未来美团点评还将继续探索新的应用场景，推动行业进步。

本书深入讲解如何在资源受限的微控制器上部署机器学习模型，涵盖TensorFlow Lite、Edge Impulse和TVM等主流框架。通过Arduino Nano、Raspberry Pi Pico和SparkFun Artemis Nano等开发板，结合传感器数据实现端到端tinyML项目。内容包括模型训练、量化、优化及在实际硬件上的部署流程，适合希望将AI应用于物联网边缘设备的开发者。书中还介绍了关键词识别、音乐流派分类、物体检测等真实案例，帮助读者掌握低功耗、高性能的嵌入式AI解决方案。配套代码和数据集均开源，便于快速上手与扩展。

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适合用于composition任务中为合成物体添加阴影，或者阴影检测、去除等任务。一组数据包含有阴影、无阴影、阴影mask、实例mask等