深度学习看单精度-优选内容
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 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也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 机器学习与训练样本-语言模型趋势以语言模型为例看一下参数和样本量的趋势。首先是 BERT,这是一种在 2018 年首次亮相的语言模型。BERT 基于 Transformer 架构,仅有 3.4 亿个模型参数。当时,这已经被认为是一项重...
GPU-部署NGC环境
NGC介绍 NGC(NVIDIA GPU CLOUD)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... 步骤一:查看驱动版本已安装成功 远程连接云服务器并登录,具体操作请参考登录Linux实例小节。 执行以下命令,查看GPU驱动。nvidia-smi回显如下,表示已安装成功。 执行以下命令,查看CUDA驱动。/usr/local/cuda/bin/...
GPU计算型
概述GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的... GPU计算型ini2 A30 具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模AI推理场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU计算型pni2 A100 相较于V100和A30显卡,A100的运算能力更高,内存能力更强,具有强...
GPU计算型
概述GPU计算型实例基于多种NVIDIA Tesla显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比。适用于深度学习及AI推理训练,如图像处理、语音识别等人工智能算法的训练应用。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的... GPU计算型ini2 A30 具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模AI推理场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU计算型pni2 A100 相较于V100和A30显卡,A100的运算能力更高,内存能力更强,具有强...
深度学习看单精度-相关内容
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术,火山引擎视频云...
机器学习平台专用条款
不得利用本服务基于深度学习、虚拟现实等新技术新应用制作、发布、传播虚假新闻信息。您在通过本服务发布或传播利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作的非真实音视频信息时,应当以显著方式予以标识。因违... 请在使用服务前务必查看并遵守模型服务商的《模型服务协议》、计费和结算规则、服务规则和使用指南(合称“模型服务协议与规则”),如果您对专有模型服务的许可信息有疑问,请通过模型服务页面直接联系模型服务商。您...
veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本
**前言** 日前,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样主观质... 图虫等几乎用户能看到的所有图片展示场景。火山引擎视频云团队将字节跳动图像处理的实践,整理为《veImageX演进之路》系列,将从产品应用、后端技术、前端技术、算法、客户端SDK 详细解读字节跳动背后的图像压缩技术...
GPU 计算型
弹性容器实例的 GPU 计算型规格,基于多种 NVIDIA Tesla 显卡,在各类推理场景及分子计算场景下提供高性价比使用体验。 请参考下方介绍选择符合您实际业务需求的 VCI GPU 计算型实例规格。 规格族 描述 GPU 计算型 ini2(vci.ini2) (限量提供)A30 显卡,具有强大的双精度浮点运算能力和较高的深度学习推理吞吐量,适用于大规模 AI 推理、深度学习小规模训练等场景,但不支持图片或视频渲染。 GPU 计算型 gni2(vci.gni2) (限量提供)A10 ...
车辆图像分析-火山引擎
基于深度学习算法,准确地在图像中识别与车辆相关的信息,提供包括车辆检测、车牌检测、车辆分割等智能功能。
GPU-部署Baichuan大语言模型
INT4三种精度,可以在GPU实例上部署并搭建推理应用。该模型对GPU显存的需求如下: 精度 显存需求 推荐实例规格 GPU显卡类型 FP16 27 GB ecs.g1ve.2xlarge V100 * 1(单卡32 GB显存) INT8 17 GB ecs.gni2.3xlarge A10 ... CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Pytho...
能力介绍
产品简介 基于深度学习算法,适用于检测车辆的车牌区域,是车牌识别的基础。 产品优势 性能优异:业内顶尖的算法效果,高精度,高性能,低功耗。 算法出色:基于海量数据训练和实际业务场景的打磨,效果出色。 持续升级:算法工程师持续升级算法,服务工程师提供可靠支持。 业务驱动:算法响应业务需求而持续迭代,助力效果不断优化。 应用场景 道路交通管理交通违章场景的车牌检测,停车场收费管理. 车牌号处理对图片、视频中的车牌号进行遮挡...