深度学习芯片价格
社区干货
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
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...
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,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获...
智能时代的算法技术实践|火山引擎开发者社区 Meetup 第五期
随着智能硬件的普及和端侧芯片计算能力的提升,智能音频处理技术如何满足真实场景中的业务需求,如何做到高质量、低延时、低计算量?本次分享结合传统音频信号处理和深度学习技术的发展,探索智能信号处理技术在高质量音频采集,智能语音交互以及在小说多播场景打造身临其境的空间声音效果三个方面的应用。**《** **NLP** **在 OPPO 推荐场景中的应用》邓拯宇,OPPO 高级数据挖掘工程师**随着内容推荐越来越成熟,NLP 技术和推荐场...
特惠活动
深度学习芯片价格-优选内容
深度学习芯片价格-相关内容
计算型
概述请参考下方介绍选择符合您业务需求的实例规格,确保所选规格满足您业务的最低CPU、内存需求。 说明 您可以在价格计算器页面,查看实例的价格及其配置项(系统盘、数据盘、公网IP等)费用。价格计算器为参考价格,具... 支持中小型深度学习训练模型,能进一步提升CPU上的深度学习与训练性能。 规格 下表中的“--”表示规格不支持突发能力。 实例规格 vCPU 内存(GiB) (出+入)网络带宽能力基准/突发(Gbit/s) (出+入)网络收发包总能力(万...
智能时代的算法技术实践|火山引擎开发者社区 Meetup 第五期
随着智能硬件的普及和端侧芯片计算能力的提升,智能音频处理技术如何满足真实场景中的业务需求,如何做到高质量、低延时、低计算量?本次分享结合传统音频信号处理和深度学习技术的发展,探索智能信号处理技术在高质量音频采集,智能语音交互以及在小说多播场景打造身临其境的空间声音效果三个方面的应用。**《** **NLP** **在 OPPO 推荐场景中的应用》邓拯宇,OPPO 高级数据挖掘工程师**随着内容推荐越来越成熟,NLP 技术和推荐场...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
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... 随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了,我也是AIGC的深度依赖者。(当然写文不会用哈,只会辅助参考看一下相关知识,其实本人觉得深度使用的话,很多知识其实AIGC大模型是回答不好了,而且很多都是错误的答案。)费用。价格计算器为参考价格,具... 支持中小型深度学习训练模型,能进一步提升CPU上的深度学习与训练性能。 规格 下表中的“--”表示规格不支持突发能力。 实例规格 vCPU 内存(GiB) (出+入)网络带宽能力基准/突发(Gbit/s) (出+入)网络收发包总能力(万...
