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深度学习资源优化

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

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边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

用户请求静态资源时,可以在边缘节点上获得,而不需要经过层层转发后从核心节点获得。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a170c1a6c4ca4c2cb529e566960536e7~tplv-... 如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_...

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

**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词指导下产生图生图的翻译。Stable Diffusion技术作为一种先进的生成模型,具有在生成图像任务中表现出色的潜力。然而,在实际部署中,要确保模型在端侧设备上的高效运行,需要面对一系列挑战,包括性能瓶颈和资源利用率。通过模型优化方案,参赛者将深入挖掘Stable Dif...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

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 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1fd6a54f3b4a5eb6aa88a652eb6ffc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222074&x-signatur...

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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... 计算三大部分资源的消耗,成本大概占比7:2:1。其中带宽占比甚至可能比这更高,因此针对带宽的节省优化是重要一环。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c954f64fa8...

从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践

抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。整个机器学习生态**从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工程师使用 Reckon 训练平台完成了模型编写、训练、上线的全部过程。Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度优化定制的 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...

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间和资源来收集和标记数据,并且模型结构相对复杂,为降低其运算时间,我们主要采用两...

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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...

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...

【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和实践,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... 在模型部署和优化方面,我们选择了 Distribution of OpenVINO™工具套件来进行模型的部署,并且利用Intel® VTune™ Profiler对深度学习模型进行了性能优化,提高了计算效率。大致步骤:1.安装Intel® Distributio...

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产品简介针对老照片,基于深度学习,对图像质量进行多项修复和优化,包括去雾、去噪、黑白上色、超分辨率无损放大等,返回经颜色增强和去除照片模糊度处理之后的清晰图片。 产品优势算法出色:基于海量数据训练和实际业... 老照片修复 次数包(包年资源包,可支持叠加) 10W 4000 100W 36000 500W 150000 1000W 250000 (3)QPS扩充QPS是指每秒钟请求或任务的数量。正式服务默认支持10QPS,如需订购扩充QPS,按每 1 个QPS为单位进行计费。 API...

能力介绍

产品简介人像畸变矫正基于深度学习算法,智能修复因镜头畸变对人像产生的拉伸和变形。适用场景有智能图像优化, 如图库、社交、PUGC内容平台的图像质量优化场景,高效解决人像畸变的问题。 产品优势算法出色:基于海量... 次数资源包 API 计费方式 调用次数(次) 价格(元) 人像畸变矫正 次数包(包年资源包,可支持叠加) 10W 2800 100W 19000 500W 59000 1000W 110000 (3)QPS扩充 QPS是指每秒钟请求或任务的数量。正式服务默认支持10QPS,如...

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