每天,开发人员和组织都在使用 Hugging Face 平台上托管的模型,将想法变成概念验证(proof-of-concept)的 demo,再将 demo 变成生产级的应用. Transformer 模型已成为广泛的机器学习(ML)应用的流行模型结构,包括自然语言处理.计算机视觉.语音等: 扩散模型(Diffusers)也已成为 text-to-image.image-to-image 类生成模型的流行模型结构: 其他模型结构在其他任务中也很受欢迎,而我们在 Hugging Face Hub…

  利用KubeEdge在A500部署边缘推理任务 目  录 1 环境介绍... 1 2 云端环境部署... 2 2.1 在master节点安装Docker和k8S (ubuntu) 2 2.1.1 安装前准备... 2 2.1.2 安装docker 和kubeadm... 3 2.1.3 配置daemon.json. 3 2.1.4 给docker配置代理... 4 2.1.5 其他配置... 4 2.1 Master节点配置... 5 2.1.1 初始化master节点... 5 2.1.2…

介绍 基于语言.视觉和语音的 Transformer 模型越来越大,以支持终端用户复杂的多模态用例.增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源,并随着模型大小的增加而扩展它们.Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力,在微调大型语言.语音和视觉模型方面取得进步.Hugging Face 的 Optimum 库,通过和 ONNX Runtime 的集成进行训练,为许多流行的 Hugging Face 模型提供了一个开放的解决方案,可以将训练时间缩短 35% 或…

每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新.社区活动.学习资源和内容更新.开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! 社区动向 Attention 在视觉领域的应用 注意力机制改变了许多学科的深度学习研究,从 NLP 开始扩展到视觉.语音等.注意力机制的使用在深度学习研究中变得越来越流行,理解和解释注意力机制的内部工作是至关重要的. 我们发布了…

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的…

Windows10下yolov8 tensorrt模型加速部署[实战] TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++实现模型end2end的gpu加速,支持win10.linux,在2023年已经更新模型:YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, YOLOv3, YOLOX, YOLOR,pphumanseg,u2net,EfficientDet. 关注仓库<TensorRT-Alpha>:https://github.com/Fei…

Win10下yolov8 tensorrt模型加速部署[实战] TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++实现模型end2end的gpu加速,支持win10.linux,在2023年已经更新模型:YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, YOLOv3, YOLOX, YOLOR,pphumanseg,u2net,EfficientDet. 关注仓库<TensorRT-Alpha>:https://github.com/FeiYull…

零样本文本分类应用:基于UTC的医疗意图多分类,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程. 1.通用文本分类技术UTC介绍 本项目提供基于通用文本分类 UTC(Universal Text Classification) 模型微调的文本分类端到端应用方案,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程,可快速实现文本分类产品落地. 文本分类是一种重要的自然语言处理任务,它可以帮助我们将大量的文本数据进行有效的分类和归纳.实际上,在日常生活中,我们也经常会用到文本分类技术.例如,我们可以…

云中树莓派(1):环境准备 云中树莓派(2):将传感器数据上传到AWS IoT 并利用Kibana进行展示 云中树莓派(3):通过 AWS IoT 控制树莓派上的Led 云中树莓派(4):利用声音传感器控制Led灯 云中树莓派(5):利用 AWS IoT Greengrass 进行 IoT 边缘计算 IoT 的诸多场景中,边缘计算有很多需求.比如,不是每个物联网设备都能连接到互联网,从而连接云上物联网服务.还比如有一些数据安全考虑,不允许将某些数据发到云上.因此,AWS 发布了 Greengra…

Amazon SageMaker和NVIDIA NGC加速AI和ML工作流 从自动驾驶汽车到药物发现,人工智能正成为主流,并迅速渗透到每个行业.但是,开发和部署AI应用程序是一项具有挑战性的工作.该过程要求通过组合硬件,软件和复杂的工作流程来构建可伸缩的基础结构,这既耗时又容易出错.为了加速端到端的AI工作流程,需要一个统一的平台来使更快地投入生产. 本文演示了Amazon SageMaker和NVIDIA NGC之间的集成如何帮助数据科学家加速其AI工作流程,构建功能强大的应用程序以及收集实现…