文章 2024-06-19 来自:开发者社区

【机器学习】基于扩散模型的文本到音频生成:突破数据局限,优化音频概念与实践顺序

随着数字化技术的迅猛发展,音乐和电影行业对音频生成技术的需求日益旺盛。其中,从文本提示生成音频的技术正成为研究的热点。然而,现有的基于扩散模型的文本到音频生成方法,往往受限于数据集的大小和复杂性,难以准确捕捉并反映输入提示中的概念与事件的时间顺序。近日,一篇新的论文提出了一种在数据有限的情况下提升音频生成性能的方法,引发了业界的广泛关注。 一、现有模型的局限与挑战 当前...

【机器学习】基于扩散模型的文本到音频生成:突破数据局限,优化音频概念与实践顺序
阿里云文档 2024-05-17

使用云原生AI套件分析优化机器学习模型

为了确保模型在正式部署前达到上线标准,您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作,对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例,介绍如何使用模型分析优化工具。

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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文章 2024-05-13 来自:开发者社区

利用机器学习优化数据中心能效的策略与实践

随着云计算和大数据技术的飞速发展,数据中心已成为现代IT基础设施的核心。然而,数据中心的高能耗问题一直是业界亟待解决的问题。据统计,数据中心的电力消耗占全球电力消耗的近2%,并且这一数字还在不断上升。为了应对这一挑战,机器学习作为一种高效的数据分析工具被引入到数据中心能效管理中,以实现智能化的能源使用和优化。 首...

文章 2024-04-30 来自:开发者社区

【Python机器学习专栏】自动化特征选择与优化的实践

在机器学习的建模过程中,特征选择是一个至关重要的步骤。特征选择旨在从原始数据集中挑选出最相关、最有信息量的特征子集,以减少模型的复杂性、提高模型的泛化能力,并降低过拟合的风险。然而,手动进行特征选择往往既耗时又容易出错。因此,自动化特征选择与优化技术应运而生,它们能够自动评估特征的重要性,并帮助我们...

文章 2024-03-24 来自:开发者社区

利用机器学习优化Web前端性能的探索与实践

随着Web应用的复杂度不断增加,前端性能优化成为开发者关注的重要问题。传统的性能优化手段往往难以应对复杂多变的Web应用场景,而机器学习技术的引入为解决这一难题提供了全新的可能性。 首先,我们可以利用机器学习技术对前端性能数据进行分析,识别出影响性能的关键因素,并提出针对性的优化策略。通过对大量用户行为和性能数据的学习...

阿里云文档 2023-12-22

使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练

本文介绍如何使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练。

阿里云文档 2023-11-15

如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练(BERT-Large模型为例)

本文以BERT-Large模型为例,介绍如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练。

阿里云文档 2023-11-15

如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享

本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例,为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。

阿里云文档 2023-07-14

如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型

ResNet50作为一个广泛应用的经典结构网络,其优化在多种推理部署场景中都具有很高的实用价值。本文介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。

文章 2023-03-28 来自:开发者社区

喜马拉雅基于阿里云机器学习平台PAI-HybridBackend的深度学习模型训练优化实践

喜马拉雅作者:李超、陶云、许晨昱、胡文俊、张争光、赵云鹏、张玉静喜马拉雅AI云借助阿里云提供的HybridBackend开源框架,实现了其推荐模型在 GPU 上的高效训练。业务介绍推荐场景是喜马拉雅app的重要应用之一,它广泛应用于热点、猜你喜欢、私人FM、首页信息流、发现页推荐、每日必听等模块。这些模块都依赖于喜马拉雅AI云,这是一套从数据、特征、模型到服务的全流程一站式算法工具平台。推荐服务....

喜马拉雅基于阿里云机器学习平台PAI-HybridBackend的深度学习模型训练优化实践

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