optimize · 终于到了我们直觉的优化部分 - 先补了补GPU和Cuda的知识 · 几个可以选择的方案： 1. 买更多更贵的机器——fp16、v100、cpu化 2. 优化算法——知识蒸馏 3. 优化实现——jit/TensorRT ## PyTorch jit ## · 原理介绍 • 转化为graph截图   ## 知识蒸馏 • Teacher Student 学的更快 • Huggingface Distill BERT · 12层 蒸出 6层 ![Image](/uploads/documents/7/1/

未来我们会持续建设和完善 YOLOv6 生态，主要工作包括以下几个方面： 1) 完善 YOLOv6 全系列模型，持续提升检测性能。2) 在多种硬件平台上，设计硬件友好的模型。3) 支持 ARM 平台部署以及量化蒸馏等全链条适配。4) 横向拓展和引入关联技术，如半监督、自监督学习等等。5) 探索 YOLOv6 在更多的未知业务场景上的泛化性能。 同时也欢迎社区同学加入我们，共同建设一个适合工业应用的更快更准的目标检测框架。 YOLOv6 各尺寸模型与其他 YOLO 系列的性能对比图 注：YOLOv6 系列模型均在训练 300 epoch 且不使用预训练模型或额外检测数据集下获得，“ $ ^{*} $ ”表示采用了自蒸馏算法，“ $ ^{*} $ ”表示从官方代码库对发布模型进行重新测评的指标。以上速度指标均在 T4 TRT7.2 环境下测试。 |Method|Input Size|AP^{val}|AP^{val}\_{50}|FPS YOLOv6 各尺寸模型与其他 YOLO 系列的性能对比结果 注：YOLOv6 系列模型均在训练 300 epoch 且不使用预训练模型或额外检测数据集下获得，“ $ ^{*} $ ”表示采用了自蒸馏算法，“ $ ^{*} $ ”表示从官方代码库对发布模型进行重新测评的指标。以上速度指标均在 T4 TRT7.2 环境下测试。 本次版本升级，主要有以下更新： ## 性能更强的全系列模型 1.

为动态语言添加类型系统需要考虑到过渡与历史包袱 一种叫做渐进式类型系统的东西完美的符合了这个应用场景 这种类型系统同时允许动态类型与静态类型的存在 声明类型系统、鸭子类型与结构类型系统 类型系统的分类——声明式类型系统与结构化类型系统 声明类型系统通过名字来检查类型 鸭子类型——一个object，你看它长得像鸭子，行为也像鸭子，那他就是鸭子。 结构类型系统检查类型的形状而非名字 PYTHON 30th ## MYPY与Python标准支持 计算规则：和（Sum）类型的大小是所有组件类型大小的和。 子类，以及类型的顶和底 一个类型的子集被称作这个类型的子类型 对于record(class)来说，这里可能有些奇怪，因为更"小"的类型却包含更多的字段。 子类型具有自反性和传递性 对于Top类型来说，所有其它的类型都是它的子类型。记为 T <: Top 是否存在一个类型，它是所有其他类型的子类型？Bottom！ 记为 Bottom

Fine-tuning 阶段，我们对训练目标进行了优化，使得相关性任务和排序任务目标更加匹配，并进一步将两个任务结合进行联合训练。此外，由于 BERT 模型前向推理比较耗时，难以满足上线要求，我们通过知识蒸馏将 12 层 BERT 模型压缩为符合上线要求的 2 层小模型，且无显著的效果损失。 • 排序模型优化：核心排序模型（本文记为 L2 模型）包括 LambdaDNN[31]、TransformerDNN[3]、MultiTaskDNN 压测实验，在线服务的 TP99 增加超过 100ms，不符合工程上线要求。我们从两方面进行了优化，通过知识蒸馏压缩 BERT 模型，优化排序服务架构支持蒸馏模型上线。 ## 模型轻量化 为了解决 BERT 模型参数量过大、前向计算耗时的问题，常用轻量化方法有三种： - 知识蒸馏：模型蒸馏是在一定精度要求下，将大模型学到的知识迁移到另一个轻量级小模型上，目的是降低预测计算量的同时保证预测效果。Hinton Hinton 在 2015 年的论文中阐述了核心思想 $ ^{[35]} $ ，大模型一般称作 Teacher Model，蒸馏后的小模型一般称作 Student Model。具体做法是先在训练数据上学习 Teacher Model，然后 Teacher Model 对无标注数据进行预测得到伪标注数据，最后使用伪标注数据训练 Student Model。HuggingFace 提出的 DistilBERT

第三阶段：全场景强化学习 结合规则奖励（针对推理任务）和神经奖励模型（针对通用任务），对模型进行最终的强化学习，以对齐人类偏好。 ## 降本提能：架构创新，技术增效 DeepSeek通过架构创新和模型蒸馏技术，在提升模型性能的同时，显著降低计算成本和内存占用。这些技术不仅在长文本处理、代码生成、数学推理等任务中表现出色，还为大模型的轻量化和实际应用提供了有力支持。 ## ☑ 架构创新 ## 混合专家（MoE）架构 模模型训练更加可行。 ## ☑ 模型蒸馏技术 DeepSeek采用模型蒸馏技术，通过将知识从大型复杂模型（教师模型）迁移到小型高效模型（学生模型），实现性能和效率的双重优化。DeepSeek选择了多个开源模型作为蒸馏的目标模型，包括Qwen系列和Llama系列 ## 教师模型生成数据 > 学生模型训练 ## 微调与优化 - 推理效率提升：蒸馏后的模型参数量大幅减少，例如DeepSe ek-R1-Distill-Qwen-7B的参数量仅为7B，相比原始的DeepSeek-R1（671B参数），计算复杂度显著降低。 - 性能优化：在代码和数学基准测试中，蒸馏技术显著提升了模型性能。例如，在基准测试中，蒸馏后的DeepSeek-V2.5模型在Pass@1和Length指标上均显著优于基线模型。 ## 策略优化：开源特性，成本优势 DeepSeek采用开源策略，公开模型权重和技术

MoE架构盛行，本质是多个专家模型组成一个大模型 Deepmind的Alpha系列产品是这一趋势的最佳诠释 ## DeepSeek出现之前的十大预判之四 模型越做越小 大模型进入「轻量化」时代，上车上终端，蒸馏小模型 先做得更大，然后探索能做多小 ## DeepSeek出现之前的十大预判之五 知识的质量和密度决定大模型能力 高质量数据、合成数据使模型知识密度的快速增长 ➢ 大模型能以更少的参数量达到更高的性能 DeepSeek的优化降低对推理硬件的要求，减少推理成本 训练成本降低，堆显卡模式受质疑，探索新思路，算法优化空间大 无需训练自己的基座模型，直接部署在DeepSeek上，不用重复发明轮子 公开蒸馏方法，帮助其他模型提升能力，实现了模型制造模型，犹如工业母机 小模型可部署在企业内电脑或一体机上，使用成本降低，形成分布式推理网络 技术门槛降低，可标准化、SaaS化部署，下载就能用 ## DeepSeek颠覆式创新——免费 DeepSeek开源，可本地部署，能力强，免费 ## 利用DeepSeek打造专业模型 不用卷算力、卷数据、卷参数 可用本地算力（自有机房或一体机） 接入企业内部专业数据，无需互联网全量数据 通过蒸馏的小模型能力也很强 ## DeepSeek打造企业应用最重要的是从何入手 选择场景 做过去只有人才能做的事 分解流程 四个方向 ➢ 四个十倍 ➢ 做人做的重复繁琐易出错的事 ➢ 拆解繁琐复杂的业

于昇腾云的DeepSeek R1&V3推理服务！2月1日沐曦Gitee AI联合沐曦首发全套DeepSeek R1千问蒸馏模型，全免费体验！2月4日天数智芯一天适配！天数智芯联合Gitee AI正式上线DeepSeek R1模型服务蒸馏模型 2月4日 火山引擎 全尺寸DeepSeek模型登陆火山引擎！ 2月4日 青云科技 限时免费，一键部署！基石智算正式上线DeepSeek-R1系列模型 2月4日 算力互联 国产GPU与De