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面向机器学习应用开发者，提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台
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AI安全技术总结与展望| 社区征文

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。  本文将从AI安全分类、AI安全应用、AI安全面临的威胁、AI安全事件、AI安全公司... Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从...

AI

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的故事。接下来大家跟随我的脚步来一步步走进我和TensorFlow的世界吧,去了解和使用它~相信你也一定可以爱上TensorFlow!# 一、TensorFlow的简介TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。![image.p...

AI

字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计

#### **3.2** **机器学习平台**为了应对**大数据** **处理**、**深度学习** **模型训练**需求,Pitaya平台连通字节MLX平台,为通用机器学习场景提供一套**自研的云端协作式** **Notebook** **解决方案**。**MLX ... **高兼容**:支持将业务**主流框架**训练的模型(Caffe、Pytorch(ONNX)、TensorFlow(tflite)、XGBoost、CatBoost、LightGBM、...)转换成**端上支持的模型格式**并进行**压缩量化**。覆盖CV、Audio、NLP等多个业务...

移动开发

字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计

Pitaya平台提供监控告警能力来监控算法包的性能、成功率等运行指标,以及端上模型的准确率、AUC等模型效果指标,并在Dashboard中进行可视化展示。**3.2 机器学习平台**为了应对大数据处理、深度学习模型训练需... * 高兼容:支持将业务主流框架训练的模型(Caffe、Pytorch(ONNX)、TensorFlow(tflite)、XGBoost、CatBoost、LightGBM、...)转换成端上支持的模型格式并进行压缩量化。覆盖CV、Audio、NLP等多个业务领域的常用OP,在端...

技术

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深度学习caffeadma_机器学习平台-优选内容

AI安全技术总结与展望| 社区征文
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边缘推理概述
边缘智能提供云边一体的边缘推理模块,允许您在云端进行模型的统一管理,并将模型部署到边缘一体机进行实时数据推理。 功能介绍功能 说明 相关文档 模型管理 模型管理让您使用版本化方法来统一管理各种主流深度学习框... 支持许多不同的深度学习框架,如 PyTorch、TensorFlow、Caffe 等。ONNX 可以让这些框架互相转化模型,提供了一种跨框架、跨平台部署模型的方案。 TensorFlow:Google 开发的深度学习框架,内置有高效的数值运算能力,众...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台 自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发... Caffe、MXNet等多种深度学习和机器学习框架。 小结从字节跳动机器学习平台的建设历史,到火山引擎智能中台方案的搭建,在开源技术层面,字节跳动与火山引擎沉淀了分布式训练框架BytePS、Effective Transformer、机器...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发展自己的AI的能力。 ——易百忍 字节跳动AI ... Caffe、MXNet等多种深度学习和机器学习框架。 小结从字节跳动机器学习平台的建设历史,到火山引擎智能中台方案的搭建,在开源技术层面,字节跳动与火山引擎沉淀了分布式训练框架BytePS、Effective Transformer、机器...

深度学习caffeadma_机器学习平台-相关内容

GPU-部署NGC环境

是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 11.4为例。 CUDNN:深度神经网络库,用...

来自：文档

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

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来自：开发者社区

演讲预告|云原生数据计算基础设施、EB级Iceberg数据湖、Primus分布式训练调度框架

**机器学习****应用与优化**讲师:谢凯 - 字节跳动基础架构研发工程师**时间:5月27日 9:30-10:15**议题简介:深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案提出... 机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/01de3379573c405caffea5f4682ab4a6~tplv-tldd...

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