目前深度学习应用广发, 其中 AI 推理的在线服务是其中一个重要的可落地的应用场景.本文将为大家介绍使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践,  其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖.一键部署.本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩能力.免运维和完善的监控设施. 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片, 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口: http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程…

给大家介绍最近超级火的黑科技应用deepfake,这是一个实现图片和视频换脸的app.前段时间神奇女侠加尔盖朵的脸被换到了爱情动作片上,233333.我们这里将会从github项目faceswap开始一步一步实现一个视频换脸的教程. 注意: 本技术存在一定的使用风险,本教程仅做技术交流,请不要用在其他不应该被使用的地方. 技术分析 faceswap 项目是一个学习重建脸部特征的深度学习算法.你给它一堆的图片,它学习几个小时后,通过分辨哪些是合成的图片最终.但是它并不是仅仅把相似的图片替换,而是通…

一.深度学习的发展历程 深度学习的起源阶段 深度学习的发展阶段 深度学习的爆发阶段 二.深度学习的应用 自然语言处理 语音识别与合成 图像领域 三．参考文献   一.深度学习的发展历程 作为机器学习最重要的一个分支,深度学习近年来发展迅猛,在国内外都引起了广泛的关注.然而深度学习的火热也不是一时兴起的,而是经历了一段漫长的发展史.接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程. 深度学习的起源阶段 1943年,心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文<神经活动中内在思想的逻辑演算>[1],提出了M…

0.0 计算机科学 <Lex 与 Yacc> Think Complexity(使用 Python 语言) GitHub - AllenDowney/ThinkComplexity: Code for Allen Downey's book Think Complexity, published by O'Reilly Media. 0.1 语言类书 C/C++ Python Python 编程快速上手 -- 让繁琐工作自动化 R 语言 1. 计算机算法 算法导论 计算机程序设计艺术 I:基本…

用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大,算力较弱的移动设备成为模型推理的重要运算载体,优化其推理性能因此成为重要的工程问题.一般认为,让模型运行于 GPU 上会比运行于 CPU 上具有较大的优势,取得可观的性能提升.这通常是真实情况,但是,在工程实践中我们也发现,对于某些模型维度较小的模型,在移…

前言概述 本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖.一键部署.本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩能力.免运维和完善的监控设施. 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片, 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口: http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程地址: https://github.com/awesome-fc/cat-dog…

市面上流行着各式各样的深度学习库,它们风格各异.那么这些函数库的风格在系统优化和用户体验方面又有哪些优势和缺陷呢?本文旨在于比较它们在编程模式方面的差异,讨论这些模式的基本优劣势,以及我们从中可以学到什么经验. 我们主要关注编程模式本身,而不是其具体实现.因此,本文并不是一篇关于深度学习库相互比较的文章.相反,我们根据它们所提供的接口,将这些函数库分为几大类,然后讨论各类形式的接口将会对深度学习编程的性能和灵活性产生什么影响.本文的讨论可能不只针对于深度学习,但我们会采用深度学习的例子来分析和优…

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 0x00 摘要 0x01 流水线比较 1.1 普通流水线 1.2 Gpipe流水线 1.3 1F1B流水线 1.3.1 思路 1.3.2 图示 0x02 PipeDream 实现 2.1 总体逻辑 2.2 权重问题 2.3 Weight Stashing 2.4 Vertical Sync 2.5 缓冲区 0x03 代码 3.1 总…

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化 第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力 第三步:Python数据分析掌握Python这门…