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深度学习并行化实践

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

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...

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... 一些模型引入与通道注意模块串联或并行的空间注意模块,使网络集中在雾霾难以去除的区域,能够更加彻底地去雾。**基于大模型的transformer**最近Transformer的文章看到让人眼花缭乱,但是精度和速度相较于神经网...

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能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...

关于对Stable Diffusion 模型性能优方案分享 主赛道 | 社区征文

涵盖机器学习深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像生成模型,它主要用于根据文本的... 一点点实现了异步执行与 Pipeline 并行性,充分发挥此次大赛提供的硬件资源的优势,为端到端性能提升和硬件适应性提供了一体化的解决方案。(大家有更好的优化方案、想法可以一起讨论)## 三、模型压缩方案OpenVIN...

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深度学习并行化实践-优选内容

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...
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... 一些模型引入与通道注意模块串联或并行的空间注意模块,使网络集中在雾霾难以去除的区域,能够更加彻底地去雾。**基于大模型的transformer**最近Transformer的文章看到让人眼花缭乱,但是精度和速度相较于神经网...
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能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...
关于对Stable Diffusion 模型性能优方案分享 主赛道 | 社区征文
涵盖机器学习深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像生成模型,它主要用于根据文本的... 一点点实现了异步执行与 Pipeline 并行性,充分发挥此次大赛提供的硬件资源的优势,为端到端性能提升和硬件适应性提供了一体化的解决方案。(大家有更好的优化方案、想法可以一起讨论)## 三、模型压缩方案OpenVIN...

深度学习并行化实践-相关内容

【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文

通过时长近一年的学习实践,总算对深度学习和计算机视觉方面有一定的了解了,这更加坚定了我继续努力探索AI世界的信心,我觉得努力就会有回报。下面我将通过项目经验进行我的年度总结与心得分享。# 2.项目总结与心... 作为深度学习算法的训练标签。之后就是预处理工作,这里设计的比较复杂,包括去噪,归一,裁剪等等操作,也是比较耗时的部分,结束后材料用于深度模型的训练。这里也应用到了计算机视觉的一些知识,令人印象深刻的就是系...

从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

最后将结合前两部分分享字节跳动在实践中沉淀的4个案例。**作者|单既喜-字节跳动基础架构研发工程师**# **业务背景**![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/8992c64c77514e6e9d0639afe6480... Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度定制的 4 大深度学习框架——Lagrange 框架、Lagrange-Lite、蒲公英、美洲豹,**这4个框架均通过** **Primus** **框架进行托管**。在托管观察中,Primus 作为分布式机器学习...

我与Stable Diffusion的“缘” 主赛道 | 社区征文

其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一**,并为工业界,投资界,学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间,**让AI再次性感**。在当时我对它的了解仅限于耳闻其名。要说我与Stable Diffusion的... 推理和后处理阶段的并行执行,从而提高了整体图像生成 Pipeline 的并行性。具体使用 OpenVINO 异步推理功能创建独立的推理请求,将每个图像处理阶段异步,使其在硬件上并行执行,最大程度发挥多核心处理器的优势,显著...

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字节跳动智能音频信号处理的应用实践

## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关... 在声音美部分:可结合不同声音的特性进行动态 EQ 以及人声增强。基于以上这些特点我们可以保证 VoIP 整体的使用效果。## 声场重建应用实践介绍完了高质量音频采集,下面将和大家分享我们在声场重建的应用...

招聘|字节跳动云原生计算,期待你的加入

深度参与超大单体作业和超大集群规模应用场景下的性能优与改造,获得高速的个人成长 **业务经验**:深入参与大数据生态 ToB 业务,为互联网、金融、政企等客户提供火山引擎企业级 Serverless 云原生大... 机器学习,图计算,准实时交互式查询等技术解决方案。 **职位要求**1. 精通 Java/C++/Go 等编程语言之一或多个,对数据结构及算法有较强的功底;具备并行计算或者分布式计算原理,熟悉高并发、高稳定性...

年终学习大礼包|云原生大数据知识地图

火山引擎云原生计算团队在云原生大数据领域进行了诸多探索与实践。基于此, **云原生** **计算与 DataFun 联合出品了** **云原生** **大数据** **知识地图**,从理念概述、架构介绍、功能详述、场景及价值等方面对云原生大数据进行了详细解读。在 DataFun 五周年庆知识地图发布会上,云原生大数据知识地图正式发布。火山引擎云原生计算资深产品专家迟慧在会上进行了深度讲解。公众号后台回复“知识地图”获取高清版...

招聘|字节跳动云原生计算团队,期待你的加入

**个人成长**:深度参与超大单体作业和超大集群规模应用场景下的性能优与改造,获得高速的个人成长**业务经验**:深入参与大数据生态 ToB 业务,为互联网、金融、政企等客户提供火山引擎企业级 Serverless 云原生大... 机器学习,图计算,准实时交互式查询等技术解决方案。**职位要求**1. 精通 Java/C++/Go 等编程语言之一或多个,对数据结构及算法有较强的功底;具备并行计算或者分布式计算原理,熟悉高并发、高稳定性、可线性扩展...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优

**越来越自动、** **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... 算法同学可以在各自的分支上进行并行回填、调研、训练。当调研模型指标满足预期后,用户可以提交工单进行分支合并审核及追新写入特征,分支合并与追新之间如果有缺失可以从离线回填到主干上。对于成熟度高的模型...

抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的

而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型... 经过抖音集团内部的技术实践,向量数据库目前已经覆盖50+的业务线,基本支撑了内部所有的向量检索场景,比如抖音、头条、懂车帝、图虫、火山引擎Oncall智能问答和剪映等,主要的业务场景包括智能搜索、AIGC跨模态检索、...

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