Η μορφή Flex-casual κερδίζει δημοτικότητα



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Οι ευέλικτες μορφές υπηρεσιών, που υπάρχουν εδώ και χρόνια, τραβούν νέα προσοχή, καθώς οι χειριστές εστιατορίων επιδιώκουν να προσφέρουν στους επισκέπτες τους περισσότερη άνεση.

Ενώ το γρήγορο casual, με το μοντέλο αντιπαραγγελίας, έχει τραβήξει το μεγαλύτερο μέρος της προσοχής την τελευταία δεκαετία, ιδέες όπως η πιτσαρία της Νέας Υόρκης του Russo, η ασιατική του Mama Fu και ο Wolfgang Puck Bistro έχουν διαπιστώσει ότι ένα μοντέλο «flex-casual» λειτουργεί καλά για τους πελάτες τους.

Το μοντέλο flex-casual προσφέρει υπηρεσία μετρητών κατά τη διάρκεια της ημέρας και πλήρη εξυπηρέτηση τη νύχτα. Νεότερες έννοιες, όπως το SC Asian του Flat Out Crazy Restaurant Group στο κατάστημα Macy's στο Σαν Φρανσίσκο, προσαρμόζουν και λίγο casual casual.

Ο Wolfgang Puck Bistro στο Universal CityWalk στο Λος Άντζελες έκανε το ντεμπούτο του σε μια flex-casual μορφή τον Απρίλιο του 2009.

"Αυτή η ρύθμιση παρέχει ένα γρήγορο μεσημεριανό γεύμα για τον επαγγελματία δείπνο που δεν έχει χρόνο να περιμένει, και ταυτόχρονα επιτρέπει μια πιο επίσημη τοποθεσία προορισμού για όσους θέλουν να έρθουν για ένα ωραίο δείπνο ή μια ειδική περίσταση", δήλωσε η Alyssa Gioscia Roberts, συντονίστρια επιχειρήσεων για την Wolfgang Puck Worldwide Inc.

Ο Randy Murphy, του οποίου το Murphy Restaurant Group του inστιν, Τέξας, απέκτησε την ιδέα του Mama Fu τον Μάρτιο του 2008, πρόσθεσε ότι το μοντέλο flex-casual λειτουργεί για το εστιατόριο του. Ως franchisee της Mama Fu's πριν από την απόκτηση, είπε ότι δεν θα μπορούσε ποτέ να βολευτεί να βασίζεται κυρίως στο μεσημεριανό για έσοδα.

Έτσι, το εστιατόριο του Austin Mama Fu άρχισε να προσφέρει υπηρεσία μετρητών κατά τη διάρκεια της ημέρας και πλήρη εξυπηρέτηση τη νύχτα. Η μετάβαση από fast casual μεταξύ 4 μ.μ. και 5 μ.μ. είναι αρκετά απρόσκοπτη, είπε ο Murphy, αρκεί να έχετε έναν κεντρικό υπολογιστή ή διακομιστή που παρακολουθεί το μπροστινό μέρος για να συλλάβει τους πελάτες καθώς μπαίνουν.

Η ευέλικτη μορφή έχει επίσης μετατοπίσει περισσότερα δολάρια στο δείπνο, πρόσθεσε ο Μέρφι.


Η μορφή Flex -casual κερδίζει δημοτικότητα - Συνταγές

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή συνταγών διάσπασης σε νευρωνικά δίκτυα με λίγες γραμμές κώδικα, επιτρέποντας ταχύτερα και μικρότερα μοντέλα

Το SparseML είναι μια εργαλειοθήκη που περιλαμβάνει API, CLI, σενάρια και βιβλιοθήκες που εφαρμόζουν υπερσύγχρονους αλγόριθμους σπαστικοποίησης όπως το κλάδεμα και η κβαντοποίηση σε οποιοδήποτε νευρωνικό δίκτυο. Γενικές προσεγγίσεις που βασίζονται σε συνταγές και βασίζονται σε αυτούς τους αλγόριθμους επιτρέπουν την απλοποίηση της δημιουργίας ταχύτερων και μικρότερων μοντέλων για την κοινότητα απόδοσης ML γενικότερα.

Το αποθετήριο GitHub περιέχει ενσωματώσεις στα οικοσυστήματα PyTorch, Keras και TensorFlow V1, επιτρέποντας την απρόσκοπτη διασπορά μοντέλου.

Μεταφορά εκμάθησης από αραιά μοντέλα

Αυτό το αποθετήριο δοκιμάζεται σε Python 3.6+ και συστήματα Linux/Debian. Συνιστάται η εγκατάσταση σε εικονικό περιβάλλον για να διατηρείτε το σύστημά σας σε τάξη. Τα τρέχοντα υποστηριζόμενα πλαίσια ML είναι τα ακόλουθα: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την εγκατάσταση, όπως προαιρετικές εξαρτήσεις και απαιτήσεις, μπορείτε να βρείτε εδώ.

Για να καταστεί δυνατή η ευελιξία, η ευκολία χρήσης και η επαναληψιμότητα, η διαίρεση ενός μοντέλου γίνεται χρησιμοποιώντας μια συνταγή. Οι συνταγές κωδικοποιούν τις οδηγίες που απαιτούνται για την τροποποίηση του μοντέλου ή/και τη διαδικασία εκπαίδευσης ως μια λίστα τροποποιητών. Παραδείγματα τροποποιητών μπορεί να είναι οτιδήποτε, από τον καθορισμό του ρυθμού εκμάθησης για το βελτιστοποιητή έως το σταδιακό κλάδεμα μεγέθους. Τα αρχεία είναι γραμμένα σε YAML και αποθηκεύονται σε αρχεία YAML ή markdown χρησιμοποιώντας την πρώτη ύλη YAML. Το υπόλοιπο σύστημα SparseML έχει κωδικοποιηθεί για να αναλύσει τις συνταγές σε φυσική μορφή για το επιθυμητό πλαίσιο και να εφαρμόσει τις τροποποιήσεις στο μοντέλο και τον αγωγό εκπαίδευσης.

Οι τάξεις ScheduledModifierManager μπορούν να δημιουργηθούν από συνταγές σε όλα τα υποστηριζόμενα πλαίσια ML. Οι τάξεις διαχειριστή χειρίζονται τα κύρια γραφήματα κατάρτισης για την εφαρμογή των τροποποιητών όπως περιγράφεται στην επιθυμητή συνταγή. Οι μάνατζερ μπορούν να εφαρμόσουν συνταγές με μία λήψη ή να εκπαιδεύσουν ενήμερους τρόπους. Η λήψη ενός κλήσης γίνεται με την κλήση .apply (.) Στον διαχειριστή, ενώ η εκπαίδευση απαιτεί κλήσεις για προετοιμασία (.) (Προαιρετικό), τροποποίηση (.) Και οριστικοποίηση (.).

Για τα πλαίσια, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να προστεθούν μόνο μερικές γραμμές κώδικα για να ξεκινήσει η υποστήριξη του κλάδεμα, της κβαντοποίησης και άλλων τροποποιήσεων στους περισσότερους εκπαιδευτικούς αγωγούς. Για παράδειγμα, τα ακόλουθα εφαρμόζουν μια συνταγή κατά τρόπο εκπαιδευτικό:

Αντί να γνωρίζετε την εκπαίδευση, το ακόλουθο παράδειγμα κώδικα δείχνει πώς να εκτελέσετε μια συνταγή με έναν τρόπο:

Περισσότερες πληροφορίες για τη βάση κώδικα και τις περιεχόμενες διαδικασίες μπορείτε να βρείτε στα έγγραφα SparseML:


Η μορφή Flex -casual κερδίζει δημοτικότητα - Συνταγές

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή συνταγών διάσπασης σε νευρωνικά δίκτυα με λίγες γραμμές κώδικα, επιτρέποντας ταχύτερα και μικρότερα μοντέλα

Το SparseML είναι μια εργαλειοθήκη που περιλαμβάνει API, CLI, δέσμες ενεργειών και βιβλιοθήκες που εφαρμόζουν υπερσύγχρονους αλγόριθμους ψεκασμού, όπως κλάδεμα και κβαντισμό σε οποιοδήποτε νευρωνικό δίκτυο. Γενικές προσεγγίσεις που βασίζονται σε συνταγές και βασίζονται σε αυτούς τους αλγόριθμους επιτρέπουν την απλοποίηση της δημιουργίας ταχύτερων και μικρότερων μοντέλων για την κοινότητα απόδοσης ML στο σύνολό της.

Το αποθετήριο GitHub περιέχει ενσωματώσεις στα οικοσυστήματα PyTorch, Keras και TensorFlow V1, επιτρέποντας την απρόσκοπτη διασπορά μοντέλου.

Μεταφορά εκμάθησης από αραιά μοντέλα

Αυτό το αποθετήριο δοκιμάζεται σε Python 3.6+ και συστήματα Linux/Debian. Συνιστάται η εγκατάσταση σε εικονικό περιβάλλον για να διατηρείτε το σύστημά σας σε τάξη. Τα τρέχοντα υποστηριζόμενα πλαίσια ML είναι τα ακόλουθα: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την εγκατάσταση, όπως προαιρετικές εξαρτήσεις και απαιτήσεις, μπορείτε να βρείτε εδώ.

Για να καταστεί δυνατή η ευελιξία, η ευκολία χρήσης και η επαναληψιμότητα, η διαίρεση ενός μοντέλου γίνεται χρησιμοποιώντας μια συνταγή. Οι συνταγές κωδικοποιούν τις οδηγίες που απαιτούνται για την τροποποίηση του μοντέλου ή/και τη διαδικασία εκπαίδευσης ως μια λίστα τροποποιητών. Παραδείγματα τροποποιητών μπορεί να είναι οτιδήποτε, από τον καθορισμό του ρυθμού εκμάθησης για το βελτιστοποιητή έως το σταδιακό κλάδεμα μεγέθους. Τα αρχεία είναι γραμμένα σε YAML και αποθηκεύονται σε αρχεία YAML ή markdown χρησιμοποιώντας την πρώτη ύλη YAML. Το υπόλοιπο σύστημα SparseML έχει κωδικοποιηθεί για να αναλύσει τις συνταγές σε φυσική μορφή για το επιθυμητό πλαίσιο και να εφαρμόσει τις τροποποιήσεις στο μοντέλο και τον αγωγό εκπαίδευσης.

Οι τάξεις ScheduledModifierManager μπορούν να δημιουργηθούν από συνταγές σε όλα τα υποστηριζόμενα πλαίσια ML. Οι τάξεις διαχειριστή χειρίζονται τα κύρια γραφήματα κατάρτισης για την εφαρμογή των τροποποιητών όπως περιγράφεται στην επιθυμητή συνταγή. Οι μάνατζερ μπορούν να εφαρμόσουν συνταγές με μία λήψη ή να εκπαιδεύσουν ενήμερους τρόπους. Η λήψη ενός κλήσης γίνεται με την κλήση .apply (.) Στον διαχειριστή, ενώ η εκπαίδευση απαιτεί κλήσεις για προετοιμασία (.) (Προαιρετικό), τροποποίηση (.) Και οριστικοποίηση (.).

Για τα πλαίσια, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να προστεθούν μόνο μερικές γραμμές κώδικα για να ξεκινήσει η υποστήριξη του κλάδεματος, της κβαντοποίησης και άλλων τροποποιήσεων στους περισσότερους εκπαιδευτικούς αγωγούς. Για παράδειγμα, τα ακόλουθα εφαρμόζουν μια συνταγή κατά τρόπο εκπαιδευτικό:

Αντί να γνωρίζετε την εκπαίδευση, το ακόλουθο παράδειγμα κώδικα δείχνει πώς να εκτελέσετε μια συνταγή με έναν τρόπο:

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τη βάση κώδικα και τις περιεχόμενες διαδικασίες μπορείτε να βρείτε στα έγγραφα SparseML:


Η μορφή Flex -casual κερδίζει δημοτικότητα - Συνταγές

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή συνταγών διάσπασης σε νευρωνικά δίκτυα με λίγες γραμμές κώδικα, επιτρέποντας ταχύτερα και μικρότερα μοντέλα

Το SparseML είναι μια εργαλειοθήκη που περιλαμβάνει API, CLI, δέσμες ενεργειών και βιβλιοθήκες που εφαρμόζουν υπερσύγχρονους αλγόριθμους ψεκασμού, όπως κλάδεμα και κβαντισμό σε οποιοδήποτε νευρωνικό δίκτυο. Γενικές προσεγγίσεις που βασίζονται σε συνταγές και βασίζονται σε αυτούς τους αλγόριθμους επιτρέπουν την απλοποίηση της δημιουργίας ταχύτερων και μικρότερων μοντέλων για την κοινότητα απόδοσης ML στο σύνολό της.

Το αποθετήριο GitHub περιέχει ενσωματώσεις στα οικοσυστήματα PyTorch, Keras και TensorFlow V1, επιτρέποντας την απρόσκοπτη διασπορά μοντέλου.

Μεταφορά εκμάθησης από αραιά μοντέλα

Αυτό το αποθετήριο δοκιμάζεται σε Python 3.6+ και συστήματα Linux/Debian. Συνιστάται η εγκατάσταση σε εικονικό περιβάλλον για να διατηρείτε το σύστημά σας σε τάξη. Τα τρέχοντα υποστηριζόμενα πλαίσια ML είναι τα ακόλουθα: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την εγκατάσταση, όπως προαιρετικές εξαρτήσεις και απαιτήσεις, μπορείτε να βρείτε εδώ.

Για να καταστεί δυνατή η ευελιξία, η ευκολία χρήσης και η επαναληψιμότητα, η διαίρεση ενός μοντέλου γίνεται χρησιμοποιώντας μια συνταγή. Οι συνταγές κωδικοποιούν τις οδηγίες που απαιτούνται για την τροποποίηση του μοντέλου ή/και τη διαδικασία εκπαίδευσης ως μια λίστα τροποποιητών. Παραδείγματα τροποποιητών μπορεί να είναι οτιδήποτε, από τον καθορισμό του ρυθμού εκμάθησης για το βελτιστοποιητή έως το σταδιακό κλάδεμα μεγέθους. Τα αρχεία είναι γραμμένα σε YAML και αποθηκεύονται σε αρχεία YAML ή markdown χρησιμοποιώντας την πρώτη ύλη YAML. Το υπόλοιπο σύστημα SparseML έχει κωδικοποιηθεί για να αναλύσει τις συνταγές σε φυσική μορφή για το επιθυμητό πλαίσιο και να εφαρμόσει τις τροποποιήσεις στο μοντέλο και τον αγωγό εκπαίδευσης.

Οι κλάσεις ScheduledModifierManager μπορούν να δημιουργηθούν από συνταγές σε όλα τα υποστηριζόμενα πλαίσια ML. Οι τάξεις διαχειριστή χειρίζονται τα κύρια γραφήματα κατάρτισης για την εφαρμογή των τροποποιητών όπως περιγράφεται στην επιθυμητή συνταγή. Οι μάνατζερ μπορούν να εφαρμόσουν συνταγές με μία λήψη ή να εκπαιδεύσουν ενήμερους τρόπους. Η λήψη ενός κλήσης γίνεται με την κλήση .apply (.) Στον διαχειριστή, ενώ η εκπαίδευση απαιτεί κλήσεις για προετοιμασία (.) (Προαιρετικό), τροποποίηση (.) Και οριστικοποίηση (.).

Για τα πλαίσια, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να προστεθούν μόνο μερικές γραμμές κώδικα για να ξεκινήσει η υποστήριξη του κλάδεμα, της κβαντοποίησης και άλλων τροποποιήσεων στους περισσότερους εκπαιδευτικούς αγωγούς. Για παράδειγμα, τα ακόλουθα εφαρμόζουν μια συνταγή κατά τρόπο εκπαιδευτικό:

Αντί να γνωρίζετε την εκπαίδευση, το ακόλουθο παράδειγμα κώδικα δείχνει πώς να εκτελέσετε μια συνταγή με έναν τρόπο:

Περισσότερες πληροφορίες για τη βάση κώδικα και τις περιεχόμενες διαδικασίες μπορείτε να βρείτε στα έγγραφα SparseML:


Η μορφή Flex -casual κερδίζει δημοτικότητα - Συνταγές

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή συνταγών διάσπασης σε νευρωνικά δίκτυα με λίγες γραμμές κώδικα, επιτρέποντας ταχύτερα και μικρότερα μοντέλα

Το SparseML είναι μια εργαλειοθήκη που περιλαμβάνει API, CLI, δέσμες ενεργειών και βιβλιοθήκες που εφαρμόζουν υπερσύγχρονους αλγόριθμους ψεκασμού, όπως κλάδεμα και κβαντισμό σε οποιοδήποτε νευρωνικό δίκτυο. Γενικές προσεγγίσεις που βασίζονται σε συνταγές και βασίζονται σε αυτούς τους αλγόριθμους επιτρέπουν την απλοποίηση της δημιουργίας ταχύτερων και μικρότερων μοντέλων για την κοινότητα απόδοσης ML στο σύνολό της.

Το αποθετήριο GitHub περιέχει ενσωματώσεις στα οικοσυστήματα PyTorch, Keras και TensorFlow V1, επιτρέποντας την απρόσκοπτη διασπορά μοντέλου.

Μεταφορά εκμάθησης από αραιά μοντέλα

Αυτό το αποθετήριο δοκιμάζεται σε Python 3.6+ και συστήματα Linux/Debian. Συνιστάται η εγκατάσταση σε εικονικό περιβάλλον για να διατηρείτε το σύστημά σας σε τάξη. Τα τρέχοντα υποστηριζόμενα πλαίσια ML είναι τα ακόλουθα: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την εγκατάσταση, όπως προαιρετικές εξαρτήσεις και απαιτήσεις, μπορείτε να βρείτε εδώ.

Για να καταστεί δυνατή η ευελιξία, η ευκολία χρήσης και η επαναληψιμότητα, η διαίρεση ενός μοντέλου γίνεται χρησιμοποιώντας μια συνταγή. Οι συνταγές κωδικοποιούν τις οδηγίες που απαιτούνται για την τροποποίηση του μοντέλου ή/και τη διαδικασία εκπαίδευσης ως μια λίστα τροποποιητών. Παραδείγματα τροποποιητών μπορεί να είναι οτιδήποτε, από τον καθορισμό του ρυθμού εκμάθησης για το βελτιστοποιητή έως το σταδιακό κλάδεμα μεγέθους. Τα αρχεία είναι γραμμένα σε YAML και αποθηκεύονται σε αρχεία YAML ή markdown χρησιμοποιώντας την πρώτη ύλη YAML. Το υπόλοιπο σύστημα SparseML έχει κωδικοποιηθεί για να αναλύσει τις συνταγές σε φυσική μορφή για το επιθυμητό πλαίσιο και να εφαρμόσει τις τροποποιήσεις στο μοντέλο και τον αγωγό εκπαίδευσης.

Οι τάξεις ScheduledModifierManager μπορούν να δημιουργηθούν από συνταγές σε όλα τα υποστηριζόμενα πλαίσια ML. Οι τάξεις διαχειριστή χειρίζονται τα κύρια γραφήματα κατάρτισης για την εφαρμογή των τροποποιητών όπως περιγράφεται στην επιθυμητή συνταγή. Οι μάνατζερ μπορούν να εφαρμόσουν συνταγές με μία λήψη ή να εκπαιδεύσουν ενήμερους τρόπους. Η επίκληση ενός πυροβολισμού γίνεται με την κλήση .apply (.) Στον διαχειριστή, ενώ η εκπαίδευση απαιτεί κλήσεις για προετοιμασία (.) (Προαιρετικό), τροποποίηση (.) Και οριστικοποίηση (.).

Για τα πλαίσια, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να προστεθούν μόνο μερικές γραμμές κώδικα για να ξεκινήσει η υποστήριξη του κλάδεμα, της κβαντοποίησης και άλλων τροποποιήσεων στους περισσότερους εκπαιδευτικούς αγωγούς. Για παράδειγμα, τα ακόλουθα εφαρμόζουν μια συνταγή κατά τρόπο εκπαιδευτικό:

Αντί να γνωρίζετε την εκπαίδευση, το ακόλουθο παράδειγμα κώδικα δείχνει πώς να εκτελέσετε μια συνταγή με έναν τρόπο:

Περισσότερες πληροφορίες για τη βάση κώδικα και τις περιεχόμενες διαδικασίες μπορείτε να βρείτε στα έγγραφα SparseML:


Η μορφή Flex -casual κερδίζει δημοτικότητα - Συνταγές

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή συνταγών διάσπασης σε νευρωνικά δίκτυα με λίγες γραμμές κώδικα, επιτρέποντας ταχύτερα και μικρότερα μοντέλα

Το SparseML είναι μια εργαλειοθήκη που περιλαμβάνει API, CLI, σενάρια και βιβλιοθήκες που εφαρμόζουν υπερσύγχρονους αλγόριθμους σπαστικοποίησης όπως το κλάδεμα και η κβαντοποίηση σε οποιοδήποτε νευρωνικό δίκτυο. Γενικές προσεγγίσεις που βασίζονται σε συνταγές και βασίζονται σε αυτούς τους αλγόριθμους επιτρέπουν την απλοποίηση της δημιουργίας ταχύτερων και μικρότερων μοντέλων για την κοινότητα απόδοσης ML στο σύνολό της.

Το αποθετήριο GitHub περιέχει ενσωματώσεις στα οικοσυστήματα PyTorch, Keras και TensorFlow V1, επιτρέποντας την απρόσκοπτη διασπορά μοντέλου.

Μεταφορά εκμάθησης από αραιά μοντέλα

Αυτό το αποθετήριο δοκιμάζεται σε Python 3.6+ και συστήματα Linux/Debian. Συνιστάται η εγκατάσταση σε εικονικό περιβάλλον για να διατηρείτε το σύστημά σας σε τάξη. Τα τρέχοντα υποστηριζόμενα πλαίσια ML είναι τα εξής: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την εγκατάσταση, όπως προαιρετικές εξαρτήσεις και απαιτήσεις, μπορείτε να βρείτε εδώ.

Για να καταστεί δυνατή η ευελιξία, η ευκολία χρήσης και η επαναληψιμότητα, η διαίρεση ενός μοντέλου γίνεται χρησιμοποιώντας μια συνταγή. Οι συνταγές κωδικοποιούν τις οδηγίες που απαιτούνται για την τροποποίηση του μοντέλου ή/και τη διαδικασία εκπαίδευσης ως μια λίστα τροποποιητών. Παραδείγματα τροποποιητών μπορεί να είναι οτιδήποτε, από τον καθορισμό του ρυθμού εκμάθησης για το βελτιστοποιητή έως το σταδιακό κλάδεμα μεγέθους. Τα αρχεία είναι γραμμένα σε YAML και αποθηκεύονται σε αρχεία YAML ή markdown χρησιμοποιώντας την πρώτη ύλη YAML. Το υπόλοιπο σύστημα SparseML έχει κωδικοποιηθεί για να αναλύσει τις συνταγές σε φυσική μορφή για το επιθυμητό πλαίσιο και να εφαρμόσει τις τροποποιήσεις στο μοντέλο και τον αγωγό εκπαίδευσης.

Οι τάξεις ScheduledModifierManager μπορούν να δημιουργηθούν από συνταγές σε όλα τα υποστηριζόμενα πλαίσια ML. Οι τάξεις διαχειριστή χειρίζονται τα κύρια γραφήματα κατάρτισης για την εφαρμογή των τροποποιητών όπως περιγράφεται στην επιθυμητή συνταγή. Οι μάνατζερ μπορούν να εφαρμόσουν συνταγές με μία λήψη ή να εκπαιδεύσουν ενήμερους τρόπους. Η επίκληση ενός πυροβολισμού γίνεται με την κλήση .apply (.) Στον διαχειριστή, ενώ η εκπαίδευση απαιτεί κλήσεις για προετοιμασία (.) (Προαιρετικό), τροποποίηση (.) Και οριστικοποίηση (.).

Για τα πλαίσια, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να προστεθούν μόνο μερικές γραμμές κώδικα για να ξεκινήσει η υποστήριξη του κλάδεμα, της κβαντοποίησης και άλλων τροποποιήσεων στους περισσότερους εκπαιδευτικούς αγωγούς. Για παράδειγμα, τα ακόλουθα εφαρμόζουν μια συνταγή κατά τρόπο εκπαιδευτικό:

Αντί να γνωρίζετε την εκπαίδευση, το ακόλουθο παράδειγμα κώδικα δείχνει πώς να εκτελέσετε μια συνταγή με έναν τρόπο:

Περισσότερες πληροφορίες για τη βάση κώδικα και τις περιεχόμενες διαδικασίες μπορείτε να βρείτε στα έγγραφα SparseML:


Η μορφή Flex -casual κερδίζει δημοτικότητα - Συνταγές

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή συνταγών διάσπασης σε νευρωνικά δίκτυα με λίγες γραμμές κώδικα, επιτρέποντας ταχύτερα και μικρότερα μοντέλα

Το SparseML είναι μια εργαλειοθήκη που περιλαμβάνει API, CLI, σενάρια και βιβλιοθήκες που εφαρμόζουν υπερσύγχρονους αλγόριθμους σπαστικοποίησης όπως το κλάδεμα και η κβαντοποίηση σε οποιοδήποτε νευρωνικό δίκτυο. Γενικές προσεγγίσεις που βασίζονται σε συνταγές και βασίζονται σε αυτούς τους αλγόριθμους επιτρέπουν την απλοποίηση της δημιουργίας ταχύτερων και μικρότερων μοντέλων για την κοινότητα απόδοσης ML στο σύνολό της.

Το αποθετήριο GitHub περιέχει ενσωματώσεις στα οικοσυστήματα PyTorch, Keras και TensorFlow V1, επιτρέποντας την απρόσκοπτη διασπορά μοντέλου.

Μεταφορά εκμάθησης από αραιά μοντέλα

Αυτό το αποθετήριο δοκιμάζεται σε Python 3.6+ και συστήματα Linux/Debian. Συνιστάται η εγκατάσταση σε εικονικό περιβάλλον για να διατηρείτε το σύστημά σας σε τάξη. Τα τρέχοντα υποστηριζόμενα πλαίσια ML είναι τα εξής: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την εγκατάσταση, όπως προαιρετικές εξαρτήσεις και απαιτήσεις, μπορείτε να βρείτε εδώ.

Για να καταστεί δυνατή η ευελιξία, η ευκολία χρήσης και η επαναληψιμότητα, η διαίρεση ενός μοντέλου γίνεται χρησιμοποιώντας μια συνταγή. Οι συνταγές κωδικοποιούν τις οδηγίες που απαιτούνται για την τροποποίηση του μοντέλου ή/και τη διαδικασία εκπαίδευσης ως μια λίστα τροποποιητών. Παραδείγματα τροποποιητών μπορεί να είναι οτιδήποτε, από τον καθορισμό του ρυθμού εκμάθησης για το βελτιστοποιητή έως το σταδιακό κλάδεμα μεγέθους. Τα αρχεία είναι γραμμένα σε YAML και αποθηκεύονται σε αρχεία YAML ή markdown χρησιμοποιώντας την πρώτη ύλη YAML. Το υπόλοιπο σύστημα SparseML έχει κωδικοποιηθεί για να αναλύσει τις συνταγές σε φυσική μορφή για το επιθυμητό πλαίσιο και να εφαρμόσει τις τροποποιήσεις στο μοντέλο και τον αγωγό εκπαίδευσης.

Οι κλάσεις ScheduledModifierManager μπορούν να δημιουργηθούν από συνταγές σε όλα τα υποστηριζόμενα πλαίσια ML. Οι τάξεις διαχειριστή χειρίζονται τα κύρια γραφήματα κατάρτισης για την εφαρμογή των τροποποιητών όπως περιγράφεται στην επιθυμητή συνταγή. Οι μάνατζερ μπορούν να εφαρμόσουν συνταγές με μία λήψη ή να εκπαιδεύσουν ενήμερους τρόπους. Η λήψη ενός κλήσης γίνεται με την κλήση .apply (.) Στον διαχειριστή, ενώ η εκπαίδευση απαιτεί κλήσεις για προετοιμασία (.) (Προαιρετικό), τροποποίηση (.) Και οριστικοποίηση (.).

Για τα πλαίσια, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να προστεθούν μόνο μερικές γραμμές κώδικα για να ξεκινήσει η υποστήριξη του κλάδεμα, της κβαντοποίησης και άλλων τροποποιήσεων στους περισσότερους εκπαιδευτικούς αγωγούς. Για παράδειγμα, τα ακόλουθα εφαρμόζουν μια συνταγή κατά τρόπο εκπαιδευτικό:

Αντί να γνωρίζετε την εκπαίδευση, το ακόλουθο παράδειγμα κώδικα δείχνει πώς να εκτελέσετε μια συνταγή με έναν τρόπο:

Περισσότερες πληροφορίες για τη βάση κώδικα και τις περιεχόμενες διαδικασίες μπορείτε να βρείτε στα έγγραφα SparseML:


Η μορφή Flex -casual κερδίζει δημοτικότητα - Συνταγές

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή συνταγών διάσπασης σε νευρωνικά δίκτυα με λίγες γραμμές κώδικα, επιτρέποντας ταχύτερα και μικρότερα μοντέλα

Το SparseML είναι μια εργαλειοθήκη που περιλαμβάνει API, CLI, σενάρια και βιβλιοθήκες που εφαρμόζουν υπερσύγχρονους αλγόριθμους σπαστικοποίησης όπως το κλάδεμα και η κβαντοποίηση σε οποιοδήποτε νευρωνικό δίκτυο. Γενικές προσεγγίσεις που βασίζονται σε συνταγές και βασίζονται σε αυτούς τους αλγόριθμους επιτρέπουν την απλοποίηση της δημιουργίας ταχύτερων και μικρότερων μοντέλων για την κοινότητα απόδοσης ML γενικότερα.

Το αποθετήριο GitHub περιέχει ενσωματώσεις στα οικοσυστήματα PyTorch, Keras και TensorFlow V1, επιτρέποντας την απρόσκοπτη διασπορά μοντέλου.

Μεταφορά εκμάθησης από αραιά μοντέλα

Αυτό το αποθετήριο δοκιμάζεται σε Python 3.6+ και συστήματα Linux/Debian. Συνιστάται η εγκατάσταση σε εικονικό περιβάλλον για να διατηρείτε το σύστημά σας σε τάξη. Τα τρέχοντα υποστηριζόμενα πλαίσια ML είναι τα ακόλουθα: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την εγκατάσταση, όπως προαιρετικές εξαρτήσεις και απαιτήσεις, μπορείτε να βρείτε εδώ.

Για να καταστεί δυνατή η ευελιξία, η ευκολία χρήσης και η επαναληψιμότητα, η διαίρεση ενός μοντέλου γίνεται χρησιμοποιώντας μια συνταγή. Οι συνταγές κωδικοποιούν τις οδηγίες που απαιτούνται για την τροποποίηση του μοντέλου ή/και τη διαδικασία εκπαίδευσης ως μια λίστα τροποποιητών. Παραδείγματα τροποποιητών μπορεί να είναι οτιδήποτε, από τον καθορισμό του ρυθμού εκμάθησης για το βελτιστοποιητή έως το σταδιακό κλάδεμα μεγέθους. Τα αρχεία είναι γραμμένα σε YAML και αποθηκεύονται σε αρχεία YAML ή markdown χρησιμοποιώντας την πρώτη ύλη YAML. Το υπόλοιπο σύστημα SparseML έχει κωδικοποιηθεί για να αναλύσει τις συνταγές σε φυσική μορφή για το επιθυμητό πλαίσιο και να εφαρμόσει τις τροποποιήσεις στο μοντέλο και τον αγωγό εκπαίδευσης.

Οι τάξεις ScheduledModifierManager μπορούν να δημιουργηθούν από συνταγές σε όλα τα υποστηριζόμενα πλαίσια ML. Οι τάξεις διαχειριστή χειρίζονται τα κύρια γραφήματα κατάρτισης για την εφαρμογή των τροποποιητών όπως περιγράφεται στην επιθυμητή συνταγή. Οι μάνατζερ μπορούν να εφαρμόσουν συνταγές με μία λήψη ή να εκπαιδεύσουν ενήμερους τρόπους. Η λήψη ενός κλήσης γίνεται με την κλήση .apply (.) Στον διαχειριστή, ενώ η εκπαίδευση απαιτεί κλήσεις για προετοιμασία (.) (Προαιρετικό), τροποποίηση (.) Και οριστικοποίηση (.).

Για τα πλαίσια, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να προστεθούν μόνο μερικές γραμμές κώδικα για να ξεκινήσει η υποστήριξη του κλάδεμα, της κβαντοποίησης και άλλων τροποποιήσεων στους περισσότερους εκπαιδευτικούς αγωγούς. Για παράδειγμα, τα ακόλουθα εφαρμόζουν μια συνταγή κατά τρόπο εκπαιδευτικό:

Αντί να γνωρίζετε την εκπαίδευση, το ακόλουθο παράδειγμα κώδικα δείχνει πώς να εκτελέσετε μια συνταγή με έναν τρόπο:

Περισσότερες πληροφορίες για τη βάση κώδικα και τις περιεχόμενες διαδικασίες μπορείτε να βρείτε στα έγγραφα SparseML:


Η μορφή Flex -casual κερδίζει δημοτικότητα - Συνταγές

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή συνταγών διάσπασης σε νευρωνικά δίκτυα με λίγες γραμμές κώδικα, επιτρέποντας ταχύτερα και μικρότερα μοντέλα

Το SparseML είναι μια εργαλειοθήκη που περιλαμβάνει API, CLI, σενάρια και βιβλιοθήκες που εφαρμόζουν υπερσύγχρονους αλγόριθμους σπαστικοποίησης όπως το κλάδεμα και η κβαντοποίηση σε οποιοδήποτε νευρωνικό δίκτυο. Γενικές προσεγγίσεις που βασίζονται σε συνταγές και βασίζονται σε αυτούς τους αλγόριθμους επιτρέπουν την απλοποίηση της δημιουργίας ταχύτερων και μικρότερων μοντέλων για την κοινότητα απόδοσης ML γενικότερα.

Το αποθετήριο GitHub περιέχει ενσωματώσεις στα οικοσυστήματα PyTorch, Keras και TensorFlow V1, επιτρέποντας την απρόσκοπτη διασπορά μοντέλου.

Μεταφορά εκμάθησης από αραιά μοντέλα

Αυτό το αποθετήριο δοκιμάζεται σε Python 3.6+ και συστήματα Linux/Debian. Συνιστάται η εγκατάσταση σε εικονικό περιβάλλον για να διατηρείτε το σύστημά σας σε τάξη. Τα τρέχοντα υποστηριζόμενα πλαίσια ML είναι τα ακόλουθα: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την εγκατάσταση, όπως προαιρετικές εξαρτήσεις και απαιτήσεις, μπορείτε να βρείτε εδώ.

Για να καταστεί δυνατή η ευελιξία, η ευκολία χρήσης και η επαναληψιμότητα, η διαίρεση ενός μοντέλου γίνεται χρησιμοποιώντας μια συνταγή. Οι συνταγές κωδικοποιούν τις οδηγίες που απαιτούνται για την τροποποίηση του μοντέλου ή/και τη διαδικασία εκπαίδευσης ως μια λίστα τροποποιητών. Παραδείγματα τροποποιητών μπορεί να είναι οτιδήποτε, από τον καθορισμό του ρυθμού εκμάθησης για το βελτιστοποιητή έως το σταδιακό κλάδεμα μεγέθους. Τα αρχεία είναι γραμμένα σε YAML και αποθηκεύονται σε αρχεία YAML ή markdown χρησιμοποιώντας την πρώτη ύλη YAML. Το υπόλοιπο σύστημα SparseML έχει κωδικοποιηθεί για να αναλύσει τις συνταγές σε φυσική μορφή για το επιθυμητό πλαίσιο και να εφαρμόσει τις τροποποιήσεις στο μοντέλο και τον αγωγό εκπαίδευσης.

Οι κλάσεις ScheduledModifierManager μπορούν να δημιουργηθούν από συνταγές σε όλα τα υποστηριζόμενα πλαίσια ML. Οι τάξεις διαχειριστή χειρίζονται τα κύρια γραφήματα κατάρτισης για την εφαρμογή των τροποποιητών όπως περιγράφεται στην επιθυμητή συνταγή. Οι μάνατζερ μπορούν να εφαρμόσουν συνταγές με μία λήψη ή να εκπαιδεύσουν ενήμερους τρόπους. Η λήψη ενός κλήσης γίνεται με την κλήση .apply (.) Στον διαχειριστή, ενώ η εκπαίδευση απαιτεί κλήσεις για προετοιμασία (.) (Προαιρετικό), τροποποίηση (.) Και οριστικοποίηση (.).

Για τα πλαίσια, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να προστεθούν μόνο μερικές γραμμές κώδικα για να ξεκινήσει η υποστήριξη του κλάδεμα, της κβαντοποίησης και άλλων τροποποιήσεων στους περισσότερους εκπαιδευτικούς αγωγούς. Για παράδειγμα, τα ακόλουθα εφαρμόζουν μια συνταγή κατά τρόπο εκπαιδευτικό:

Αντί να γνωρίζετε την εκπαίδευση, το ακόλουθο παράδειγμα κώδικα δείχνει πώς να εκτελέσετε μια συνταγή με έναν τρόπο:

Περισσότερες πληροφορίες για τη βάση κώδικα και τις περιεχόμενες διαδικασίες μπορείτε να βρείτε στα έγγραφα SparseML:


Η μορφή Flex -casual κερδίζει δημοτικότητα - Συνταγές

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή συνταγών διάσπασης σε νευρωνικά δίκτυα με λίγες γραμμές κώδικα, επιτρέποντας ταχύτερα και μικρότερα μοντέλα

Το SparseML είναι μια εργαλειοθήκη που περιλαμβάνει API, CLI, σενάρια και βιβλιοθήκες που εφαρμόζουν υπερσύγχρονους αλγόριθμους σπαστικοποίησης όπως το κλάδεμα και η κβαντοποίηση σε οποιοδήποτε νευρωνικό δίκτυο. Γενικές προσεγγίσεις που βασίζονται σε συνταγές και βασίζονται σε αυτούς τους αλγόριθμους επιτρέπουν την απλοποίηση της δημιουργίας ταχύτερων και μικρότερων μοντέλων για την κοινότητα απόδοσης ML στο σύνολό της.

Το αποθετήριο GitHub περιέχει ενσωματώσεις στα οικοσυστήματα PyTorch, Keras και TensorFlow V1, επιτρέποντας την απρόσκοπτη διασπορά μοντέλου.

Μεταφορά εκμάθησης από αραιά μοντέλα

Αυτό το αποθετήριο δοκιμάζεται σε Python 3.6+ και συστήματα Linux/Debian. Συνιστάται η εγκατάσταση σε εικονικό περιβάλλον για να διατηρείτε το σύστημά σας σε τάξη. Τα τρέχοντα υποστηριζόμενα πλαίσια ML είναι τα εξής: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την εγκατάσταση, όπως προαιρετικές εξαρτήσεις και απαιτήσεις, μπορείτε να βρείτε εδώ.

Για να καταστεί δυνατή η ευελιξία, η ευκολία χρήσης και η επαναληψιμότητα, η διαίρεση ενός μοντέλου γίνεται χρησιμοποιώντας μια συνταγή. Οι συνταγές κωδικοποιούν τις οδηγίες που απαιτούνται για την τροποποίηση του μοντέλου ή/και τη διαδικασία εκπαίδευσης ως μια λίστα τροποποιητών. Παραδείγματα τροποποιητών μπορεί να είναι οτιδήποτε, από τον καθορισμό του ρυθμού εκμάθησης για το βελτιστοποιητή έως το σταδιακό κλάδεμα μεγέθους. Τα αρχεία είναι γραμμένα σε YAML και αποθηκεύονται σε αρχεία YAML ή markdown χρησιμοποιώντας την πρώτη ύλη YAML. Το υπόλοιπο σύστημα SparseML έχει κωδικοποιηθεί για να αναλύσει τις συνταγές σε φυσική μορφή για το επιθυμητό πλαίσιο και να εφαρμόσει τις τροποποιήσεις στο μοντέλο και τον αγωγό εκπαίδευσης.

Οι τάξεις ScheduledModifierManager μπορούν να δημιουργηθούν από συνταγές σε όλα τα υποστηριζόμενα πλαίσια ML. Οι τάξεις διαχειριστή χειρίζονται τα κύρια γραφήματα κατάρτισης για την εφαρμογή των τροποποιητών όπως περιγράφεται στην επιθυμητή συνταγή. Οι μάνατζερ μπορούν να εφαρμόσουν συνταγές με μία λήψη ή να εκπαιδεύσουν ενήμερους τρόπους. Η λήψη ενός κλήσης γίνεται με την κλήση .apply (.) Στον διαχειριστή, ενώ η εκπαίδευση απαιτεί κλήσεις για προετοιμασία (.) (Προαιρετικό), τροποποίηση (.) Και οριστικοποίηση (.).

Για τα πλαίσια, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να προστεθούν μόνο μερικές γραμμές κώδικα για να ξεκινήσει η υποστήριξη του κλάδεμα, της κβαντοποίησης και άλλων τροποποιήσεων στους περισσότερους εκπαιδευτικούς αγωγούς. Για παράδειγμα, τα ακόλουθα εφαρμόζουν μια συνταγή κατά τρόπο εκπαιδευτικό:

Αντί να γνωρίζετε την εκπαίδευση, το ακόλουθο παράδειγμα κώδικα δείχνει πώς να εκτελέσετε μια συνταγή με έναν τρόπο:

Περισσότερες πληροφορίες για τη βάση κώδικα και τις περιεχόμενες διαδικασίες μπορείτε να βρείτε στα έγγραφα SparseML:


Η μορφή Flex -casual κερδίζει δημοτικότητα - Συνταγές

Βιβλιοθήκες για την εφαρμογή συνταγών διάσπασης σε νευρωνικά δίκτυα με λίγες γραμμές κώδικα, επιτρέποντας ταχύτερα και μικρότερα μοντέλα

Το SparseML είναι μια εργαλειοθήκη που περιλαμβάνει API, CLI, δέσμες ενεργειών και βιβλιοθήκες που εφαρμόζουν υπερσύγχρονους αλγόριθμους ψεκασμού, όπως κλάδεμα και κβαντισμό σε οποιοδήποτε νευρωνικό δίκτυο. Γενικές προσεγγίσεις που βασίζονται σε συνταγές και βασίζονται σε αυτούς τους αλγόριθμους επιτρέπουν την απλοποίηση της δημιουργίας ταχύτερων και μικρότερων μοντέλων για την κοινότητα απόδοσης ML γενικότερα.

Το αποθετήριο GitHub περιέχει ενσωματώσεις στα οικοσυστήματα PyTorch, Keras και TensorFlow V1, επιτρέποντας την απρόσκοπτη διασπορά μοντέλου.

Μεταφορά εκμάθησης από αραιά μοντέλα

Αυτό το αποθετήριο δοκιμάζεται σε Python 3.6+ και συστήματα Linux/Debian. Συνιστάται η εγκατάσταση σε εικονικό περιβάλλον για να διατηρείτε το σύστημά σας σε τάξη. Τα τρέχοντα υποστηριζόμενα πλαίσια ML είναι τα ακόλουθα: torch & gt = 1.1.0, & lt = 1.8.0, tensorflow & gt = 1.8.0, & lt = 2.0.0, tensorflow.keras & gt = 2.2.0.

Περισσότερες πληροφορίες σχετικά με την εγκατάσταση, όπως προαιρετικές εξαρτήσεις και απαιτήσεις, μπορείτε να βρείτε εδώ.

Για να καταστεί δυνατή η ευελιξία, η ευκολία χρήσης και η επαναληψιμότητα, η διαίρεση ενός μοντέλου γίνεται χρησιμοποιώντας μια συνταγή. Οι συνταγές κωδικοποιούν τις οδηγίες που απαιτούνται για την τροποποίηση του μοντέλου ή/και τη διαδικασία εκπαίδευσης ως μια λίστα τροποποιητών. Παραδείγματα τροποποιητών μπορεί να είναι οτιδήποτε, από τον καθορισμό του ρυθμού εκμάθησης για το βελτιστοποιητή έως το σταδιακό κλάδεμα μεγέθους. Τα αρχεία είναι γραμμένα σε YAML και αποθηκεύονται σε αρχεία YAML ή markdown χρησιμοποιώντας την πρώτη ύλη YAML. Το υπόλοιπο σύστημα SparseML έχει κωδικοποιηθεί για να αναλύσει τις συνταγές σε φυσική μορφή για το επιθυμητό πλαίσιο και να εφαρμόσει τις τροποποιήσεις στο μοντέλο και τον αγωγό εκπαίδευσης.

Οι τάξεις ScheduledModifierManager μπορούν να δημιουργηθούν από συνταγές σε όλα τα υποστηριζόμενα πλαίσια ML. Οι τάξεις διαχειριστή χειρίζονται τα κύρια γραφήματα κατάρτισης για την εφαρμογή των τροποποιητών όπως περιγράφεται στην επιθυμητή συνταγή. Οι μάνατζερ μπορούν να εφαρμόσουν συνταγές με μία λήψη ή να εκπαιδεύσουν ενήμερους τρόπους. Η λήψη ενός κλήσης γίνεται με την κλήση .apply (.) Στον διαχειριστή, ενώ η εκπαίδευση απαιτεί κλήσεις για προετοιμασία (.) (Προαιρετικό), τροποποίηση (.) Και οριστικοποίηση (.).

Για τα πλαίσια, αυτό σημαίνει ότι πρέπει να προστεθούν μόνο μερικές γραμμές κώδικα για να ξεκινήσει η υποστήριξη του κλάδεμα, της κβαντοποίησης και άλλων τροποποιήσεων στους περισσότερους εκπαιδευτικούς αγωγούς. Για παράδειγμα, τα ακόλουθα εφαρμόζουν μια συνταγή κατά τρόπο εκπαιδευτικό:

Αντί να γνωρίζετε την εκπαίδευση, το ακόλουθο παράδειγμα κώδικα δείχνει πώς να εκτελέσετε μια συνταγή με έναν τρόπο:

Περισσότερες πληροφορίες για τη βάση κώδικα και τις περιεχόμενες διαδικασίες μπορείτε να βρείτε στα έγγραφα SparseML:



Προηγούμενο Άρθρο

ΒΙΝΤΕΟ: Μια κλεφτή ματιά στο «Δεν απαιτείται κουζίνα»

Επόμενο Άρθρο

Estωμί σκόρδου Πέστο