AI优化技术的相关内容

文章 2024-12-19 来自：开发者社区

幻觉不一定有害，新框架用AI的幻觉优化图像分割技术

在人工智能领域，图像分割技术一直是一个重要的研究方向。它能够将图像中的不同物体或区域进行准确的划分，为计算机视觉、医学影像分析等应用提供关键支持。然而，传统的图像分割方法往往需要依赖大量的手动标注数据，这不仅耗时耗力，而且难以适应复杂多变的场景。为了解决这一问题，研究人员提出了一种名为“可提示分割”的方法。该方...

文章 2024-12-08 来自：开发者社区

上一篇文章主要回顾了计算图优化的各个组成部分，包括基础优化、扩展优化以及布局和内存优化。这些优化方式在预优化阶段、优化阶段和后优化阶段都有所应用，以提高计算效率。同时，还介绍了 AI 框架和推理引擎在图优化方面的不同应用和侧重点。接下来，我们从计算图优化的各个组成部分开始逐步进行讲解。基础图优化方案基础图优化指涵盖了所有保留语义的修改，如常量折叠、冗余节点消除和有限数量的节点融合，具体如下所....

文章 2024-05-12 来自：开发者社区

构建高效AI系统：深度学习优化技术解析

引言：在当今的AI领域，深度学习模型以其强大的特征提取和泛化能力而备受青睐。然而，随着模型复杂度的增加，如何提高训练效率、避免过拟合以及确保模型的泛化能力成为了研究的重点。本文旨在介绍几种提升深度学习模型性能的优化技术。一、自适应学习率调整传统的学习率设置往往是静态的或仅依靠手动调整，这无疑增加了模型训练的不确定性。自适应学...

文章 2023-11-02 来自：开发者社区

Anolis OS 23 基于 AMD 实例的 AI 推理优化实践 | 龙蜥技术

编者按：龙蜥操作系统 Anolis OS 23 是龙蜥社区基于操作系统分层分类理论，面向上游原生社区独立选型，全面支持智算的首款国内发行版，为开发人员提供了强大的 AI 开发平台，通过支持龙蜥生态软件仓库（EPAO），Anolis OS 23 实现了对主流 AI 框架的全面支持，使得 AI 开发更加便捷高效。本文将基于 AMD 实例介绍 Anolis OS 23 针对 AI 推理应用进行的专门优....

文章 2022-12-20 来自：开发者社区

解读最佳实践：倚天710 ARM芯片的Python+AI算力优化 | 龙蜥技术

编者按：在刚刚结束的 PyCon China 2022 大会上，龙蜥社区开发者朱宏林分享了主题为《ARM 芯片的 Python+AI 算力优化》的技术演讲。本次演讲，作者将向大家介绍他们在倚天 710 ARM 芯片上开展的 Python+AI 优化工作，以及在 ARM 云平台上部署 Python+AI 任务的最佳实践。以下为本次演讲内容：（图/朱宏林现场演讲）我们的场景是 ARM 平台的和 AI....

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更新时间 2024-12-20 12:38:15

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