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paddlepaddle-gpu环境安装
在语音识别中,模型输出的结果只是单纯的文本结果,并没有根据语法添加标点符号,本教程就是针对这种情况,在语音识别文本中根据语法情况加入标点符号,使得语音识别系统能够输出在标点符号的最终结果。
5月19-21日,第一届全国数据驱动计算力学研讨会在大连召开。本次研讨会由中国力学学会主办,大连理工大学运载工程与力学学部承办,北京理工大学先进结构技术研究院协办。会议共吸引了400多位来自全国各地高校与企业的老师与学生参会,本次研讨会聚焦“数据驱动计算力学与工程科技前沿”,涵盖数据驱动计算力学的数学理论、多场多尺度分析、结构优化设计等主题,为国内外相关研究领域的学者搭建学术交流平台,展示数据驱动
除了来自飞桨框架的硬核开发任务(API易用性提升、性能优化、数据类型扩展、新IR开发等)外,还有飞桨六大套件开发任务、科学计算项目开发任务和社区孵化项目SOT开发任务。无论你是否拥有相关理论知识和开发经验,我们提供完整的开发文档和产研支持,提供云上GPU V100开发算力,为你扫清贡献障碍~一举n得,统统拿下!超多活动、超级有趣的开源社区,从这里开启你的开源贡献之旅吧!作为全球最大的代码托管平台,
初识——本人目前研究生一年级在读,开学的时候听实验室学姐介绍了百度的paddlepaddle框架,学姐参加了百度举办的人工智能大赛还拿奖了,她还送了我一张算力卡。那是我第一次听说paddlepaddle,拿到算力卡,想着就去领一下,于是在AI studio平台上注册,领取了120h的算力。相知——关注了“飞桨paddlepaddle”公众号之后,有一天看到了一个深度学习7日打卡的课程,刚好想学一.
本项目是我在参与【飞桨启航菁英计划】过程中完成的,由百度官方提供算力支持,基于百度PaddlePaddle框架对论文DGCNN进行复现,该文章属于计算机视觉中的图像分类方向。
业界同时拥有大模型和框架的,屈指可数,大多数厂商或者框架用的是Tensorflow、PyTorch,或者没有自己的大模型。从这份会议纪要,可以看到,百度飞桨在文心一言开启邀测后,一个月内迭代4次,目前已迭代至3.5版本,在业内首创支持动态插入的分布式推理引擎,单机QPS(每秒查询率)相对线上版本提升123%。3. 模型算力利用率提升1倍:表明飞桨框架一方面与大模型的训练和部署进行协同优化,同时,框
联手PaddleFormers、Fastdeploy大模型训推引擎,基于“国产芯片+国产框架+国产大模型”的最佳实践,加速推动大模型技术在金融、教育、医疗等垂直行业的应用示范与商业化落地,以沐曦GPU为依托,通过自主GPGPU硬件与全栈软件栈,支撑国家人工智能公共算力平台、互联网、运营商、智算中心等主体,提供自主可控的稳定算力基础。聚焦金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱领域,针对各行业场景
凭借强大算力与AI软硬件协同优化,赋能千行百业
【闯关答题】试题三:中文新闻文本标题分类,面向小白的基于PaddleHub的简易实战Baseline,一起闯关答题赢免费算力和积分!
11月30日,由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办的WAVE SUMMIT+ 2022深度学习开发者峰会如期举行。峰会上,百度AI技术生态总经理马艳军发布了飞桨深度学习平台的最新技术和生态进展,全新发布飞桨开源框架2.4版本,带来业界首个端到端大模型开发套件PaddleFleetX,联合12家硬件生态伙伴发布飞桨生态发行版,AI Studio学习与实训社区升级推出企业实训和生态异构算力中心等等
**Paddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习21天集中带学----学习心得最近2年我也经常在各种媒体上看到人工智能、深度学习的各种产品应用,渐渐对人工智能和深度学习有了兴趣,机缘巧合看到了百度AI Studio和百度飞桨,开始了我的学习之路。AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区,提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据,帮助开发者快速创建
Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎,在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备,为包括手机在内的端侧场景的AI应用提供高效轻量的推理能力,有效解决手机算力和内存限制等问题,致力于推动AI应用更广泛的落地。
什么是MountainCarDQN整体实现思路训练效果
转自AI Studio,原文链接:能使用后台任务的遥感变化检测——第十一届“中国软件杯”遥感赛项 - 飞桨AI Studio能使用后台任务的遥感变化检测——第十一届“中国软件杯”遥感赛项!项目介绍由于官方提供的baseline中存在各种各样的问题,导致无法挂在后台任务中训练。而不少同学使用GPU的算力又很有限,让本就不快的进度雪上加霜,因此我制作了该项目,用于抛砖引玉,帮助各位更有效率的训练自己设
期待一起携手的未来,有AI创造的无限可能!@关注区域AI生态服务的开发者们。@关注模型本地部署的开发者们。「最宝贵的反馈、建议与鼓励」@社区交流与贡献的开发者们。飞桨和文心的朋友圈好热闹。@关注平台调用的开发者们。@关注算力服务的开发者们。你们充满创造与激情的声音。解锁开源模型更多可能!今天就来带大家逛一逛。
2018年,飞桨星河社区1.0版本上线2019年,发布亿元算力支持计划2020年,课程、比赛、精品项目推出2021年,飞桨星河社区用户突破100万+2022至2024年飞桨文心生态开发者达1465万这一系列数字的背后得益于所有开发者们“开源共建,为AI而生,一往无前”的探索精神,六周年之际,步履不停,为感谢开发者们的贡献与支持,飞桨邀请所有AI开发者一起加入新的AI探索之旅。4场大神直播带练、4期
对于各行各业有定制AI需求的企业用户来说,无论您是否具备AI基础,EasyDL设计简约,极易理解,最快5分钟即可上手学会,15分钟完成模型训练。通过本教程,大家能够发现EasyDL的使用是非常便捷的,从数据的分析、模型训练到最后的模型部署,一站式解决了AI应用的全部问题。目前有免费的算力,也可以花钱买配置更加高的算力,训练速度会快很多,当然,免费其实一般也够用了,时间也很快。要完成垃圾分类模型训练
你是否还在为服务器拥堵、API调用费用高昂而烦恼?是否渴望安全高效地运行各类模型?快来飞桨星河社区玩转AI!飞桨星河社区是面向AI学习者的人工智能学习与实训社区,充满活力、鼓励创新,无论你是技术爱好者还是企业开发者,都能在这里找到从初学者到专家的全方位生态支持。社区提供了丰富的算力资源,助力开发者顺利进行模型训练和推理,为AI项目的开发提供了坚实的算力保障。一文带你了解飞桨星河社区大模型 API
2月23日,百度飞桨(江西)人工智能产业赋能中心在南昌市和青山湖区政府的支持下正式开业。陈尚义在致辞中表示,百度将依托飞桨赋能中心在南昌青山湖搭建人工智能企业的聚集平台,形成立足南昌辐射江西及周边区域的人工智能产业生态,并与南昌及江西省内高校联合培养高水平的复合型AI人才,下好人工智能产业的“先手棋”。坐落于赋能中心二层的算力中心,以人工智能芯片为核心,提供多核高密度高内存通量的高性能算力,目前算
2020绝对是值得纪念的一年。自己作为考研孩,由于疫情在家需要准备各方面复试知识,尤其是深度学习方面的。一天下午刚好看到飞桨公众号有一个关于七天入门CV的打卡营活动,正好自己毕设是关于人脸检测的,需要扩展这方面的知识,所以就报名了,重点是系统学习paddle这个深度学习框架还免费。第一天是在本地搭建paddle框架,我是在ananconda(win10,因为Ubunt...
我发现了一个炒鸡棒的AI学习与实训社区!为我助力赢10小时免费算力,助力成功您可领100小时哦~ https://aistudio.baidu.com/aistudio/newbie?invitation=1&sharedUserId=347014&sharedUserName=JoJo7Coder有兴趣就来砍我,国内难得的免费算力平台。...
一、引言在前序课程中,我们系统剖析了多模态理解大模型(Qwen2.5-VL、DeepSeek-VL2)的架构设计。鉴于此类模型训练需消耗千卡级算力与TB级数据,实际应用中绝大多数的用户场景均围绕推理部署展开,模型推理的效率影响着用户的实际体验。本次将聚焦工业级部署的核心挑战——多模态理解大模型的高性能推理优化。飞桨(PaddlePaddle)作为国内领先的深度学习框架,在多模态模型的高性能推理方面
太初(无锡)电子科技有限公司始终坚持以“铸造中国算力基石,构建未来智能世界”为使命,立足于高性能计算产业核心基座,布局自主可控、通用开放、性能完善的先进智能计算生态。如今,太初元碁正式纳入。太初 AI 芯片产品 T100 完成飞桨大模型工具链的兼容性适配测试,通过飞桨官方测试认证,满足推理级要求。未来,飞桨将持续携手更多硬件厂商,共同优化底层适配,助力大模型训练与部署加速,推动 AI 技术创新迈向
**24K氪金菜鸟是怎么通过PaddlePaddle入门(入坑)深度学习的**0.概述如果你自认是菜鸟,恭喜你!别犹豫,继续看下去!如果你是老鸟,恭喜你!别犹豫,去抢百度官方算力卡,不抢白不抢!1.本鸟菜到什么程度?**掌握语言:**读过一本python入门基础。**程序能力:**白纸一张,没写过任何100行以上成功运行的程序,掌握环境下复制粘贴能力。**深度学习:**一年前读过...
12月12日,在WAVE SUMMIT+2021深度学习开发者峰会上,飞桨与百度超级链联合发布了首款“产业级”可信分布式AI产品——链桨(Paddle DTX),并宣布开源。该产品基于区块链、去中心化存储、可信计算以及分布式机器学习等技术,推动实现数据采集、存储、计算、及流通全流程安全可信,打破数据孤岛,让数据发挥更大价值。当前,在数据井喷、算力突破和深度学习等算法推动下,人工智能技术日趋成熟,成
同时,百度带来一套贯穿学习、实践、竞赛、孵化的立体化人才培养权益,包括:官方认证的学生技术社群与启动支持、飞桨精品课程与算力卡资源、校园AI竞赛的优先支持与技术指导等成长通道,助力高校将AI人才培养从课堂延伸至产业实践。实操环节中,逐步演示了文心快码、秒哒、绘想等百度AI工具的基本原理与使用技巧,引导同学们将创意转化为可运行的代码,完成从“想法”到“产品”的第一步,为同学们带来了一堂兼具理论深度与
这些前沿、多样化的评估基准和训练资源,旨在满足模型开发全流程的数据需求,助力开发者打造能力更强大、输出更稳定的大模型。作为一站式AI学习实训平台,星河社区通过整合开放数据、开源算法、云端GPU算力及开发工具,构建体系化课程、人才培养计划、技术专家团队及全球领航团等赋能体系,持续活跃开发者生态,助力降低大模型创新与应用门槛。该功能通过构建公平的模型评估环境,为开发者提供直观、可参与的模型评估路径,有
Parakeet:手把手教你构建中文语音合成模型
TensorlayerX是新一代的多后端深度学习框架,兼容TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle、MindSpore等国内外主流深度学习计算引擎作为计算后端,用户可以在各类操作系统和AI硬件上(如英伟达GPU 和 国产华为Ascend)使用相同的代码进行开发。
本文简单介绍了Prophet时间预测工具的使用等相关知识。Prophet是Facebook核心数据科学团队开发的一个开源时间序列预测工具,于2017年发布。
一.安装环境依赖安装gpu版本的PaddlePaddlepip install paddlepaddle-gpu -U或者安装cpu版本的paddlepaddlepip install paddlepaddle -U框架安装pip install paddlehub1测试可以使用server_check()可以检查本地与远端PaddleHub-Server的连接状态,使用方法如下:import p
本课程介绍深度学习基础概念及PaddlePaddle框架应用。课程内容包括神经网络结构、损失函数和优化器原理,重点讲解如何使用PaddlePaddle构建简单神经网络模型。通过实例演示,学员将学习如何定义网络层、计算交叉熵损失、使用Adam优化器训练MNIST分类模型。课程提供完整的代码示例,包括数据加载、模型构建、训练过程等,帮助学员掌握深度学习模型的基本开发流程。学习目标是为学员打下深度学习基