【ITBEAR科技資訊】8月11日消息，近日，明略科技集團在機器學習領域取得了重要進展，成功推出了機器學習可視化工具TensorBoard的全新C++接口。這一舉措進一步拓展了基于C++的大型模型項目工具集，為大型模型的預訓練過程監控提供更加便捷高效的解決方案，為營銷領域的大型模型預訓練進程注入了加速力量。有關這一成果，明略科技已在Github上進行了開源。
TensorBoard作為由Google開發的機器學習可視化工具，一直被廣泛用于監測機器學習過程中的各項關鍵指標。明略科技的高級技術總監趙亮指出：“在大型模型的訓練過程中，數據監測是至關重要的一個方面。TensorBoard通過可視化展示模型中的各種參數和結果，例如損失函數的變化、驗證集的困惑度變化、學習率的變化、資源消耗情況以及參數更新延遲等關鍵指標，有助于深入分析訓練狀態，及時發現訓練過程中出現的問題，并能夠迅速采取干預措施，以提升大型模型訓練的效果和效率。”
此前，TensorBoard主要支持Python語言接口，然而這次明略科技通過引入C++接口，為基于C++的大型模型項目工具集增添了新的元素。這不僅大幅提高了模型訓練監測效率，還加速了模型訓練的整個過程。重要的是，新的接口能夠以多維數據模式展示訓練指標，包括標量、直方圖、圖像、圖像合集、音頻以及文本等。這使得研究人員和開發者能夠更全面地了解訓練指標的變化和趨勢。
據ITBEAR科技資訊了解，明略科技在Github上分享了這一C++接口的TensorBoard工具，以支持更多研究人員和開發者參與到大型模型的研發過程中。這不僅有助于加速大型模型技術的創新，還將推動人工智能在多個領域的應用實踐。
明略科技集團的首席技術官郝杰表示：“在滿足更高效、更低成本要求下，我們致力于在營銷領域打造出優秀的大型模型。我們將依靠自適應技術來增強這些大型模型的能力。一款優秀的行業大型模型不僅需要具備通用大型模型的邏輯性和語言流暢性，還必須在某一行業內或特定領域內具有真實性和專業性。借助我們17年來積累的海量行業數據，我們能夠根據客戶實際需求進行增強訓練，滿足多樣化的任務和場景需求。通過訓練監測可視化工具的支持，我們將加快訓練速度，及時發現問題，為客戶打造更加可靠、效果更好的行業大型模型。”這一表態充分顯示出明略科技在大型模型領域的決心和實力。
綜上所述，明略科技集團的新推出的C++接口TensorBoard工具在機器學習領域引起了廣泛關注。通過這一工具，研究人員和開發者能夠更好地監測和優化大型模型的訓練過程，進而為人工智能在各個領域的應用探索提供更強大的支持。
