深度学习处理器架构
社区干货
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... **模型训练:** 我们采用了基于循环神经网络(RNN)的生成模型进行训练。该模型接受诗歌的特征作为输入,并输出下一行诗歌的词向量序列。在训练过程中,我们使用了变分自编码器(VAE)来引入潜在变量,以捕捉诗歌的潜在分布...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 基于大模型的Swin Transformer可能是神经网络的完美替代方案。基于大模型的Swin Transformer一经提出就轰动了整个计算机视觉领域,它将图像处理有带到了一个新的高度。可以说当今最流行的架构就是 Transformer了。...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**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... 而近年来提出的轻量双向分割网络 BiSeNetV2 采用双路径架构分别处理表层空间细节和深层语义,然后对二者的特征数据进行融合不但可以充分利用多尺度和多层次的特征信息,提高模型的准确性和鲁棒性;而且凭借其双路径大...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)0. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)0. Transformer 架构0. 预训练与微调(Pretraining and...
特惠活动
深度学习处理器架构-优选内容
深度学习处理器架构-相关内容
部署模型服务
协处理器类型有不同的要求。具体如下表所示。在部署模型服务前,请确保您的一体机与要部署的模型是兼容的。 模型框架 一体机指令集架构要求 一体机协处理器要求 ONNX x86/amd64、arm CPU、GPU TensorRT x86/amd64、... 一体机会自动开始下载并安装对应的深度学习镜像。这个过程可能会根据一体机的网络环境状态,持续大约 5 到 10 分钟。如果一体机已经安装了对应的深度学习镜像,则部署相关模型的时间会缩短。 当模型服务的状态变为...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过...
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不久的将来,我们会看到越来越多AI技术被深入应用在后端各个环节中。... 学习出服务和应用的正常运行模式。实时预警可能出现的问题:当系统运行数据有异样迹象时,训练好的深度学习模型可以及时预测异常可能性并预警。例如CPU利用率明显升高,模型就会及时报警性能问题可能出现。自动修...
AI技术进展和总结|社区征文
随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着... 在深度学习方面取得了快速进展。 最近提出的基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutL...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
离线训练 Zion 框架是基于 Hadoop Streaming 架构在深度学习场景下的深度定制,每个训练作业对应一个 Hadoop YARN 上的 Zion 任务,具有(PS-Worker)架构分布式训练器、多数据格式多数据源混合训练、HDFS 样本读取、训... 不仅能调动 CPU 还能调动有状态的 GPU,实现多角色异构架构的能力;* **微服务**:实现调度 Operator 及神经中枢 Norbert 微服务之间的通讯互联。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... 会发送到 CPU 平台的 HEIF 静图编码服务做处理。对于动图转码处理的请求,图片静图服务会发送到动图服务做处理。由于动图的帧数有多有少,对于帧数多、分辨率高的大动图,当请求处理超过一定时间后,动图服务会将同步处...
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... 会发送到 CPU 平台的 HEIF 静图编码服务做处理。对于动图转码处理的请求,图片静图服务会发送到动图服务做处理。由于动图的帧数有多有少,对于帧数多、分辨率高的大动图,当请求处理超过一定时间后,动图服务会将同步处...
