01 背景介紹 GPU 目前大量應用在了愛奇藝深度學習平臺上。GPU 擁有成百上千個處理核心,能夠並行的執行大量指令,非常適合用來做深度學習相關的計算。在 CV(計
1、前言 推薦領域算法模型的在線推理是一個對高併發、高實時有較強要求的場景。算法最初是基於Wide & Deep相對簡單的網絡結構進行建模,容易滿足高實時、高併發的推理性能要求。但隨着廣告模型效果優化進入深水區,基於Transformer
隨着人工智能技術的不斷髮展,語言大模型(Large Language Models, LLMs)在自然語言處理、語音識別、機器翻譯等領域的應用越來越廣泛。這些模型通常包含數十億甚至上萬億的參數,對計算資源和浮點運算能力提出了極高的要求。如何
隨着人工智能技術的飛速發展,AI繪畫已經成爲了一個備受矚目的領域。在這個領域中,QQGC——QQ的AI繪畫大模型技術,憑藉其卓越的性能和實用性,贏得了廣大用戶的喜愛。那麼,QQGC到底是什麼?它是如何實現的呢?本文將對這些問題進行深入解析。
2023 年堪稱是 AIGC 元年,文生圖領域誕生了 Stable Diffusion 項目,文生文領域誕生了 GPT 家族。一時間風起雲湧,國內外許多企業投身 AIGC 創新浪潮,各大雲廠商緊隨其後紛紛推出自己的大語言模型。在文生圖領域落
在 2023 年的雲棲大會中,阿里雲服務網格 ASM 推出了《兩全其美:Sidecarless 與 Sidecar 模式融合的服務網格新形態》主題演講,並在演講中展示了一個基於服務網格 ASM 各項能力構建的 DEMO AI 應用。該應用集
日前,Alibaba Cloud Linux 3 爲使 AI 開發體驗更高效,提供了一些優化升級,本文爲“Alibaba Cloud Linux 3 AI 能力介紹”系列文章預告篇,以 GPU 實例爲例,爲大家演示 Alibaba Clou
參考github案例,通過 Deep Reinforcement Learning(DQN算法)訓練能玩貪喫蛇的AI。 環境搭建 基於python + tenso
編者按:在剛剛結束的 PyCon China 2022 大會上,龍蜥社區開發者朱宏林分享了主題爲《ARM 芯片的 Python+AI 算力優化》的技術演講。本次演講,作者將向大家介紹他們在倚天 710 ARM 芯片上開展的 Python+A
本文將介紹如何利用深度學習技術生成3D模型,使用了PyTorch和PolyGen。 1、概述 有一個新興的深度學習研究領域專注於將 DL 技術應用於 3D 幾何和計算機圖形應用程序,這一長期研究的集合證明了這一點。對於希望自己嘗試一些 3
設置鏡像源 爲了讓下載時更快速,一般都要設置鏡像源來加速,這裏選擇清華鏡像源(之前掛了有好了)。 首先,打開Anaconda Prompt的命令窗口: 然後輸入: conda config --show 查看當前的鏡像源
GPU等專用芯片以較低的成本提供海量算力,已經成爲機器學習領域的核心利器,在人工智能時代發揮着越來越重要的作用。如何利用GPU這一利器賦能業務場景,是很多技術研發者都要面臨的問題。本文分享了美團外賣搜索/推薦業務中模型預估的GPU架構設計
首先,我們先參考Tensorflow深度學習算法整理 中卷積神經網絡回憶一下2D卷積。 3D卷積如上圖所示,3D卷積輸入多了深度C這個維度,輸入是高度H*寬度W*深度C的三維矩陣。3D卷積核的深度小於輸入層深度,這是3D卷積核跟2D卷積核
從本質上講,深度殘差收縮網絡屬於卷積神經網絡,是深度殘差網絡(deep residual network, ResNet)的一個變種。它的核心思想在於,在深度學習進行特徵學習的過程中,剔除冗餘信息是非常重要的;軟閾值化是一種非常靈活的、刪除
Tensor是一個有助於在NVIDIA圖形處理單元(GPU)上高性能推理c++庫。它旨在與TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等訓練框架以互補的方式進行工作,專門致力於在GPU上快速有效地進行網絡推理。 如今現