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社区干货
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
# MindStudioMindStudio 提供一站式AI开发环境,依靠工具与性能调优,采用插件化扩展机制,打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。## 分析迁移- X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
AI安全的分类 近年来,大数据和人工智能得到迅猛发展,并持续赋能各行各业。其中,AI在安全行业的体现主要表现为三方面:人工智能应用于安全行业;人工智能内生安全;人工智能衍生安全。其中人工智能应用于安全行业如利用人工智能技术识别恶意代码、自动化漏洞扫描、自动化构建鱼叉钓鱼邮件、锁定目标、生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据...
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
各位好,我是申公豹,资深技术专家,对人工智能方向有所研究,今年一年除了开发了几个软件项目之外的时间,基本都用到了学习研究AI上,最近几个月也是产出了几款AI领域的爆火文章,也把自己学习AI的笔记写了一个专栏,反响... 将Apollo Studio云端工作台中的数据同步到本地,包括地图、场景、车辆配置、数据包等资源,避免了手动上传和下载资源的麻烦。同时,Dreamview+资源中心还可以实时同步各类资源的更新状态,以便开发人员快速地进行算法的...
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一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文
一是基于 AI 的目标检测,依靠训练数据产生的目标识别能力存在不可控的问题,可能绝大多数情况识别都没有问题,但一旦存在问题时很难去解决,无法说出所以然,二是目标识别在多目标出现交叉重叠时无法精准识别,如多个人... 没办法只好安装 Visual Studio2019 的 VC++版本,下载 OpenCV 库源码进行研究才弄清楚,其中的插值算法就断断续续花了近四个月时间才终于弄明白(请参考《[计算机视觉算法探究:OpenCV CLAHE 算法详解| 社区征文](http...
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... 在pytorch上训练了yolov5的基准模型,即获得了一个.pt格式的文件,通过NCNN呢把它转成NCNN的格式,然后在java native inteface中使用c++接口,对接这个NCNN的模型文件到安卓手机的应用程序中,再用安卓内置的canvas绘制...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel 等),HPC 框架(Slurm、MPI 等)以及其他框架(SparkML、Ray 等)。不同的训练框架有各自的调度和资源要求,这就给底层基础设施带来一些挑... 存储的成本也很重要。### 高性能计算和存储的规模化调度我们是如何应以上这些挑战的呢?#### 专为 AI 优化的高性能计算集群大型模型的训练需要具备高性能与高可用性的计算集群支撑。因此我们搭建了火山...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
导入PyTorch和Hugging Face的Transformers库,并加载预训练的BERT模型和tokenizer。```pythonmodel_name = "bert-base-uncased"tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name)```定义变量model_name为"bert-base-uncased",这是一个预训练的BERT模型。我们还通过BertTokenizer.from_pretrained()方法加载了预训练的tokenizer。最后,我们通过BertFo...
2023年度总结:嵌入式边缘计算与大模型学习的进展与应用 主赛道 | 社区征文
一个是AI-GALAXY,一家上海企业,另一个是百度AI-STUDIO。对比了数据集拷贝,于是觉得还是前者的机器比较先进,百度AI-STUDIO的免费的机子也能用但不够快。前者应该是连硬盘都上了PCIE接口了,拷资料速度是USB3.0 U盘的数倍以上。然后虽然跑通了demo,能在自己的设备上部署是量化后的模型。最后运行起来的大模型聊天系统,不知哪里问题还是说话好像总对不上的样子。## 最后- 本人在今年做的高大上的基本就这些,其他就是基础技术...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
作为获得AI比赛Top名次的老司机,就给大家讲讲如何系统学习人工智能,最终达到一名合格的算法工程师。希望大家能够跟随我一步步迈进人工智能的殿堂,一起冲鸭~~~ 先简单说一下学习的最大误区就是一上来闷头看视频。看视频是非常低效的学习方式,相比于阅读来说,在同样的时间内看视频学习到的知识量是远远小于阅读的。当然,国内外著名大学的经典视频有时间也可以看看。所以在后续的每个阶段学习中,都会介绍重点的学习教材。# 1. 第一...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
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_... 集成AI模型,在边缘设备上进行实时的视频内容分析,如运动员识别、精彩瞬间检测等。```pythonimport cv2 import numpy as np # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用摄像头0进行视频捕获 ...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发展自己的AI的能力。 ——易百忍 字节跳动AI ... PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。 BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
自2017年诞生以来,字节跳动机器学习平台从一开始的几十台物理GPU开发机,到现在支持着万级GPU调度,持续降低机器学习的算力和开发门槛,帮助我们内部平台和外部客户深入发展自己的AI的能力。 ——易百忍 字节跳动AI ... PyTorch、MXNet等行业主流训练框架,并且可以在TCP和RDMA网络上运行。BytePS提供了TensorFlow、PyTorch、MXNet以及Keras的插件,用户只要在代码中引用BytePS的插件,就可以获得高性能的分布式训练。 另外,BytePS在很大...
