使用魔笔对接通义听悟,低代码定制智能会议系统
阿里云提供的多端低代码平台 —— 魔笔,已集成部分听悟API功能,可协助您快速搭建企业智能会议系统。听悟 + 魔笔,定制你的企业智能会议系统听悟 + 魔笔,定制你的企业智能会议系统
灵骏AI助手故障监控系统
PAI AIMaster和灵骏AI助手是一套全自动化的故障快速恢复系统。安装AI助手并开启PAI的作业监控和恢复功能后,当训练任务发生故障或异常时,能自动上报故障信息、隔离问题节点,无需人工干预即可快速恢复任务。本文为您介绍AI助手的具体配置方法。
【AI系统】并行训练基本介绍
分布式训练是一种模型训练模式,它将训练工作量分散到多个工作节点上,从而大大提高了训练速度和模型准确性。虽然分布式训练可用于任何类型的 AI 模型训练,但将其用于大模型和计算要求较高的任务最为有利。 本篇幅将围绕在 PyTorch2.0 中提供的多种分布式训练方式展开,包括并行训练,如:数据并行(Da...
【AI系统】训练后量化与部署
本文将会重点介绍训练后量化技术的两种方式:动态和静态方法,将模型权重和激活从浮点数转换为整数,以减少模型大小和加速推理。并以 KL 散度作为例子讲解校准方法和量化粒度控制来平衡模型精度和性能。 训练后量化的方式 训练后量化的方式主要分为动态和静态两种。 动态离线量化 动态离线量化(Post Training Quantization Dynamic, PTQ Dynamic)仅将模型中特定算子的....

【AI系统】感知量化训练 QAT
本文将会介绍感知量化训练(QAT)流程,这是一种在训练期间模拟量化操作的方法,用于减少将神经网络模型从 FP32 精度量化到 INT8 时的精度损失。QAT 通过在模型中插入伪量化节点(FakeQuant)来模拟量化误差,并在训练过程中最小化这些误差,最终得到一个适应量化环境的模型。 文中还会讨论伪量化节点的作用、正向和反向传播中的处理方式,以及如何在 TensorRT 中使用 QAT 模型进行....

【AI系统】谷歌 TPU v2 训练芯片
在 2017 年,谷歌更新了他们的 TPU 序列。谷歌将这一代 TPU 称之为 “用于训练神经网络的特定领域超级计算机”,那么显而易见,相比于专注于推理场景的 TPU v1,TPU v2 将自己的设计倾向放到了训练相关的场景。如果回顾历史,在 2017 年前后,深度学习跨时代的工作如雨后春笋般涌现,...

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功能概述AI妙笔的文章审核功能能够对系统生成的文章进行自动审核,检测并标记可能存在的错误、不准确的信息、敏感词汇等,并提供帮助用户改进和优化文章的建议。功能入口点击“AI工具箱>文章审核”即可。功能介绍文章审核错误类别分为:严重(红色标记)、中度(黄色标记)、轻微(绿色标记)。严重:主要的内容为与检...
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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