近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。
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EasyEdge是基于百度飞桨轻量化推理框架Paddle Lite研发的端与边缘AI服务平台,能够帮助深度学习开发者将自建模型快速部署到设备端。只需上传模型,最快2分种即可获得适配终端硬件/芯片的模型。 支持主流深度学习网络在15+主流AI芯片的适配,支持多种操作系统。 前往 网络适配硬件表 ,可了解具体的加速效果。详细资料可参考 EasyEdge官网 。
大模型训练加速服务 BML 平台针对大模型和主流的深度学习模型的训练都提供了加速服务: 在大模型训练场景中,支持了大模型参数下的混合并行加速,支持主流大模型,如ERNIE, GPT, VIT, SWIN-TRANSFORMER等的并行训练加速。 在主流深度学习模型的训练场景中,支持了在大规模数据量下的数据并行加速需求。 其核心的技术优化点为: 基础网络优化。
其次,人工智能平台训练环境作为面向电力业务领域的支撑平台,可以提供支持主流的机器学习和深度学习框架的训练环境,可基于提供的框架构建、测试 AI 模型,构建电力设备领域端边云协同应用创新服务模式,全面提升电网业务智能化水平,降低人工成本。 第三,电力智能化“降低门槛”的趋势在实践中进一步凸显。
定制短文本相似度模型,是基于深度学习技术,可实现对两个文本进行相似度的比较计算。
介绍 产品介绍 百度百舸异构计算平台(AI Heterogeneous Compute,简称AIHC)是面向大规模深度学习的高性能云原生AI计算平台,为模型算法专家和运维专家提供全面的集群运维支持和任务全生命周期管理,同时具备训练/推理加速、故障容错、智能故障诊断等高级功能,有效训练时长可达98%以上,大幅提升算力使用效率,助力企业在大模型时代的业务转型。
产品优势 高质量 通过AI模型深度学习,根据视频复杂度动态分配最优编码参数,基于人眼主观的画面增强,支持画质修复、超分辨率,并结合codec本身的深度调优,大幅提升画面质量。 高效率 根据用户级别、队列级别、视频时长和复杂度等综合因素智能调度,确保高优任务优先处理。长文件分片并行处理大幅提升转码速度。