[帮助文档] 如何使用云原生AI套件进行模型分析优化

在模型正式部署前,您可以使用模型分析优化工具对模型的性能进行分析优化,以达到上线的标准。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,对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作,确保您的模型在正式部署前达到上线标准。

[帮助文档] 如何对AI任务进行模型评测

本文介绍如何对模型准确率、召回率等指标进行评测,并查看和对比模型评测结果。

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[帮助文档] 如何使用AI套件管理训练任务产出的模型

本文介绍如何管理训练任务产出的模型,并进一步对模型进行评测和部署。

[帮助文档] 如何使用AI套件部署弹性模型训练任务

弹性模型训练通过对接Horovod的Elastic模式,可以让Horovod运行的分布式训练任务具备动态调整训练Workers数量的能力。您可以通过实时的弹性模型训练,并结合抢占实例,充分利用空闲的算力资源,以降低单位时间的训练成本。本文介绍如何部署弹性模型训练任务,以及如何扩容和缩容训练任务。

只需3个样本一句话,AI就能定制照片级图像,谷歌在玩一种很新的扩散模型

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来自谷歌和波士顿大学的研究者提出了一种「个性化」的文本到图像扩散模型 DreamBooth,能够适应用户特定的图像生成需求。近来,文本到图像模型成为一个热门的研究方向,无论是自然景观大片,还是新奇的场景图像,都可能使用简单的文本描述自动生成的。其中,渲染天马行空的的想象场景是一项具有挑战性的任务,需...

8月AI论文GitHub十强榜出炉!语言-图像模型连斩Top2(3)

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9. 无需模型的强化学习深度强化学习是在不需要领域知识的不可控环境中学习策略的一种有效的方法。不幸的是,由于样本的低效率,深度强化学习的应用主要集中在模拟环境中。在这项工作中,研究人员证明了机器学习算法和库的最新进展与精心调整的机器人控制器相结合,在现实世界中只需20分钟就能学会四足动物的运动。论文...

8月AI论文GitHub十强榜出炉!语言-图像模型连斩Top2(2)

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5. 联邦学习本地蒸馏来自慕尼黑工业大学的研究人员提出了一个全新的联邦学习(federated learning)框架FedD3,减少了整体的通信量,大大扩展了联邦学习的应用场景,即使是在网络受限的环境中也能使用。论文链接:https://arxiv.org/abs/2208.11311代码链接:h...

8月AI论文GitHub十强榜出炉!语言-图像模型连斩Top2(1)

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看完一篇AI论文,要是发现代码没公开,心就得凉半截,瞬间对实验结果都要开始怀疑。最近有网友收集了八月份发表的10642篇AI论文,发现其中90.9%的论文都没有公开代码。在公开的一千份代码中,根据其在GitHub上收获Stars数量做了一个排行榜,排名前二的论文都是语言-图像模型相关的研究。文末还有...

3D深度学习火了!NVIDIA NeurIPS论文:训练AI迅速将2D图像转换成3D模型

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NVIDIA的研究团队开发出一个人工智能系统,它可以在不需要任何3D训练数据的情况下,预测2D图像的3D特征。该项研究成果会在NIPS(Neural Information Processing Systems)年会上公布;今年的NIPS年会有超过13000名与会者,是今年最大的人工智能研究会议。这...

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