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AI论文引用pytorch

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【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...

浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文

label='Training data')plt.xlabel('goods')plt.ylabel('views')plt.legend()plt.show()```如下图所示:![]()基本可以看出呈现线性相关性。接下来看下箱线图:```data = pd.concat([df_ads['浏览量... Pytorch都会涉及到。本文参考从零开始学习机器学习,加入自己的理解和相关内容,充其量就是一个入门的总结,整个机器学习涉及到许多内容,不仅仅是算法而且还有大量AI数据工程、后端技术栈,要想精通需要在后端技术、...

2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文

我所研究领域之一:建筑设施智能化应用今年来也开始从基础建筑信息化建设向基于人工智能、大数据分析为核心的智能化、数字化场景的进化过程中。在建筑设施智能化数据应用过程中每天都会产生大量文本数据诸如:维保工... 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AI框架后,...

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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...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
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2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
我所研究领域之一:建筑设施智能化应用今年来也开始从基础建筑信息化建设向基于人工智能、大数据分析为核心的智能化、数字化场景的进化过程中。在建筑设施智能化数据应用过程中每天都会产生大量文本数据诸如:维保工... 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AI框架后,...

AI论文引用pytorch-相关内容

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 ...

保姆级人工智能学习成长路径|社区征文

今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大家有所帮助,特别是处于迷茫期的同学们。# 0. 前言  最近有很多小伙伴想学习人工智能,其中不少同学渴望从事相关职业。虽然网上的资料很多,但是很多内容不够接地气,导致他们看不懂,所以很迷茫,不知何去何从。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~~~...

2023 总结对AI的总结和展望|社区征文

今天是AI最火的一年,从年初的时候OpenAI一下子火起来了,大家都在测试ChatGPT的智力如何,能力如何,各种视频铺天盖地的。各种测评视频大量散布在网络上面,一开始我只是认为他只是一个聊天小助手比较智能,跟普通的聊天... 所以未来的AI只会越来越更加的智能,准确地说现在应该叫AGI(通用人工智能)这在OpenAI的官网上可以看到醒目的几个大字。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/23215f...

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【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔

# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型转换... 准备好具腾AI处理器运行生成的dump教据与Ground Truth数据 (基于GPU/CPU运行生成的数据)后,即可进行不同算法评价指标的数据比对。**MindStudio**提供精度比对功能,支持Vector比对能力,支持下列算法:- 余弦相似...

得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践

# 1 KubeAI介绍KubeAI是得物AI平台,是我们在容器化过程中,逐步收集和挖掘公司各业务域在AI模型研究和生产迭代过程中的需求,逐步建设而成的一个云原生AI平台。KubeAI以模型为主线提供了从模型开发,到模型训练,再到... 是把pytorch / tensorflow等模型先转成*onnx*格式,然后再将*onnx*格式转成TensorRT(*trt*)格式进行优化,如下图所示:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/87f403f8...

【MindStudio训练营第一季】MindStudio Profiling随笔

"training trace":"on""task trace":"on","aicpu":"on,"aic metrics:"PipeUtilization")```训练脚本配置Estimator模式下,通过NPURunConfig中的profiling_config开启Profiling数据采集。sess.run模式下,通过session配置项profiling_mode.profiling_options开启Profiling数据采集。![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/20221205/1670205590931524591.png)> Pytorch 框架侧数据的采集方法```with ...

用扣子/Coze 揭秘吴恩达的4种 AI Agent 设计模式

上周,吴恩达教授在美国红杉 AI 活动上关于 Agent 的最新趋势与洞察,提出了目前有 4 种主要的 Agent 设计模式,分别是:* Reflection:让 Agent 审视和修正自己生成的输出;* Tool Use:LLM 生成代码、调用 API 等进... 3分以上推荐引用。* 第五步: 通知用户:目前Agent已经完成阅读,正在整理并总结报告。* 第六步: 大模型对高分内容进行理解,使用真实数据、案例、SWOT模型等,并言简意赅表达。第七步: 输出报告。 **👉 示意...

字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计

> Client AI 是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景。本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的... PyTorch, XGBoost, LightGBM, SparkML, Scikit-Learn)连接起来。同时MLX Notebook还在标准SQL的基础上拓展了**MLSQL** **算子**,可以在底层将SQL查询编译成可以分布式执行的**工作流**,完成从数据抽取,加工处理,模...

搭建SDXL-Turbo模型文生图推理

结合新一代硬件AI加速指令AMX-BF16(Intel Advanced Matrix Extensions)以及基于其上的IPEX框架优化,实现了系统级优化方案来加速SDXL-Turbo模型的文生图推理速度。 背景信息IPEXIntel® Extension for PyTorch(IPEX)是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库,大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性能,为PyTorch社区提供最新的Intel硬件和软件改进。更...

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