深度学习训练推理结合
社区干货
我的深度学习项目经验分享|社区征文
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribution of OpenVINO™ Toolkit中的行为识别模型,对监控区域内的人员活动进行分析,这些技术也都很成熟,实施起来成功率是较高的。有了一些...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,算法对轨面光带、剥离掉块、疲劳裂纹等这些伤损的各类难例都能进行较好的兼容。有了目...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模... 并将其发送到GPU设备进行推理(如果可用)。```python input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) ...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去除任务。由于 GPR 数据具有波速变化和反射不连续性等特性,可能需要大量的标记数据才能训练出准确的模型。这意味着需要花费更多的时... 训练也可保持极高的准确性和效率。但是该网络处理我们的 GPR 图像杂波抑制任务时,因为 GPR 图像的特殊性,杂波抑制效果还不理想。在此基础上的弹性残差 BiSeNetV2 网络则可以很好的解决这个问题。该网络结合了全局...
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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模... 并将其发送到GPU设备进行推理(如果可用)。```python input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) ...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去除任务。由于 GPR 数据具有波速变化和反射不连续性等特性,可能需要大量的标记数据才能训练出准确的模型。这意味着需要花费更多的时... 训练也可保持极高的准确性和效率。但是该网络处理我们的 GPR 图像杂波抑制任务时,因为 GPR 图像的特殊性,杂波抑制效果还不理想。在此基础上的弹性残差 BiSeNetV2 网络则可以很好的解决这个问题。该网络结合了全局...
Moonshot AI大模型服务Kimi Chat开始内测,火山引擎提供训练推理加速解决方案
火山引擎与Moonshot AI深度合作,为其独家提供高稳定性和高性价比的AI训练和推理加速解决方案,双方联合进行技术研发,共同推进大型语言模型在垂直领域和通用场景的应用落地。同时,Kimi Chat即将入驻火山引擎大模型服... 以提升模型的训练效率。 为了解决上述问题,Moonshot AI携手火山引擎进行AI技术创新,在火山引擎机器学习平台veMLP上进行AGI实践。Moonshot AI充分利用GPU资源池,基于大规模预训练模型,实现每天数千卡规模的常态稳定...
边缘推理概述
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架的模型。边缘智能提供了一系列官方模型方便直接使用,您也能够创... 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,众多的预训练模型...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
# 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(processed_data.drop('diagnosis', axis=1), processed_data['diagnosis'], test_size=0.2, random_state=42) # 训练分类... 医生可以通过查看和分析结果并结合自己的专业知识和经验,做出准确的诊断。将结果与其他医疗数据进行比较,或者使用其他高级分析技术来提高诊断的准确性和可靠性。infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代...
A30实例GPU计算型ini2正式上线
语音识别三大推理场景下,火山引擎ini2实例整体性能对比g1tl实例有了大幅飞跃。在图像识别场景下,ini2实例整体性能提升3倍;在图像解码场景下,ini2实例整体性能提升2倍;在语音识别场景下,ini2实例整体性能提升2倍。 在小规模深度学习训练方面,如自然语言处理、计算机视觉等场景,ini2整体性能可以达到g1tl实例产品性能的近2倍。 ini2实例已在华北2(北京)和华东2(上海)正式上线。想要获取更多信息,请访问GPU计算型 云服务器-火山引擎...
应用场景
GPU云服务器适用于需要进行大规模并行计算的场景,例如AI深度学习、图像/视频渲染、科学计算等场景。 AI深度学习模型训练场景V100、A100、A30等类型的GPU显卡适用于AI模型训练场景,提供了大显存和高速访问能力,并叠加NVLink多卡互连,为多卡并行提供了超强计算能力。 应用推理场景T4、A10等类型的GPU显卡为AI推理提供了高效能比的加速能力,广泛应用于图像识别、语言翻译场景。 图像/视频渲染异构GPU渲染型实例提供高性能的3D图形虚...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智... 以便于后续的特征提取和模型训练。**特征提取:** 我们使用词嵌入技术将诗歌中的每个词表示为一个高维向量,这些向量能够捕捉到词语之间的语义关系。然后,我们通过计算这些向量的相似度来提取诗歌的特征。**模型...
