哪些互联网公司用pytorch
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面 前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以...
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
随着深度学习技术的不断发展,在图像识别领域的性能有了显著提高。不仅仅可以用来识别静态图像中的物体,还可以对视频中的物体进行实时的检测和跟踪,这里使用的是pytorch来进行模型的搭建以及物体的检测和跟踪。首先,要明确的是目标检测和跟踪的网络架构,一般会使用一个专门的检测模型来进行物体的检测,并生成检测结果,之后使用跟踪模型来进行物体位置的实时跟踪。对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据安全,如数据丢失或者变形、噪声数据干扰人工智能研判结果;算法安全,如难以保证算法的正确性,对抗样本、自动驾驶中的安全事故等;模型安全,如模型窃取或者模型污染,从而植入后门。人工智能衍生安全主要指由于AI本身的缺陷或者脆弱性给其他领域带来安全问题,比如人工智能应用于黑产。# 2. AI安全应用 目前,人工智能与网络安全结合的案例逐渐增多。 在恶意软件防御场景中,可提取恶...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
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:维保工单、应急指南、维修手册之类文本数据,如果将公司数据类型80%的文本数据进行应用,通过文本向量特征提取、文本实体关系抽取、文本类型识别等自然... 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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VirtualBox制作ubuntu14镜像
实验介绍CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。 Pytorch使... 网络配置 配置登录账号信息,设置用户名和密码 是否设置/home文件夹加密,选择“no” 确定选择的时区 设置磁盘分区格式分区, 设置 不自动更新 空格键选择软件,一定要选择OpenSSH server,其他根据自己需求选...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
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:维保工单、应急指南、维修手册之类文本数据,如果将公司数据类型80%的文本数据进行应用,通过文本向量特征提取、文本实体关系抽取、文本类型识别等自然... 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,...
发起 BytePS 分布式训练
BytePS 是一种自研的分布式训练通信框架,目前已经在GitHub上开源。主要特点如下: 同时支持 TF、PyTorch 以及 MXNet 三个计算框架。 高性能:对于通信密集型任务,性能显著超越同等条件下的 Horovod、PyTorch DDP。 目... 用户创建对应的实例并向所有实例注入相关的环境变量,通过环境变量用户代码得知集群的信息以及当前实例对应的训练角色,从而完成对应角色的本职任务直到训练结束。训练之前,平台将等待所有实例之间的网络通畅。 训练...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
比如最常用的三种神经网络结构:- 前馈神经网络- 卷积神经网络- 循环神经网络 随着技术的演进,注意力机制开始在各个领域中大放异彩。它相比于循环神经网络而言,更好的解决了长程依赖问题。而现在如火如荼的Transformer模型也是在注意力机制的基础上发展而来的。 与此同时,一定要动手使用深度学习框架来完成实践项目,比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
丨BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、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TensorFlo... 帮助企业级客户更深入地发展属于自己的AI能力,火山引擎融合了基础设施平台、研发中台以及机器学习平台,建设了以“高可靠、高性能调度”为特点的智能中台解决方案。 丨基础设施平台基础设施平台支撑着所有上层业务发...
从字节跳动机器学习平台,到火山引擎智能中台
丨BytePSBytePS是一种高性能的通用分布式训练框架,通过一个可以被各种通用框架引用的抽象层,实现了同时支持Tensorflow、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TensorF... 帮助企业级客户更深入地发展属于自己的AI能力, 火山引擎融合了基础设施平台、研发中台以及机器学习平台,建设了以“高可靠、高性能调度”为特点的智能中台解决方案 。 丨基础设施平台基础设施平台支撑着所有上层业...
亚马逊云科技 -- AIGC 时代的数椐基础设施|社区征文
PyTorch、Scikit-learn等,可以选择熟悉的框架和算法来训练模型,并使用强大的分布式训练功能加速训练过程>> **可扩展的模型部署**:Amazon SageMaker 将模型部署到生产环境中,提供高可用性和可扩展性,支持多种部署... 以满足不同应用场景的需求### Amazon Bedrock> Amazon Bedrock 是完全托管的服务,使用单个 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon 等领先人工智能公司的高性能基础模型(FM...
【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模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、ONNX、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...
预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前... 适合通用的高性能计算场景。 镜像的主要特性: 支持平台的高性能网络基础设施,提供了 nccl-tests 用于测试。 支持不同版本的 Python ,涵盖 3.7 到 3.10 。 内置常用开发工具,如 git, rclone, vim 。 pip 、 conda 和...
