AI五天训练营教程 Day 2

本文涉及的产品
图像搜索,7款服务类型 1个月
简介: 这个人工智能已经普及的时代,各行各业都充斥着AI的身影。

大部分人认为人工智能起点高,入门难,想要使用AI服务又无法独立完成编写,阿里云视觉平台是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经验,面向视觉智能技术企业和开发商(含开发者),为其提供高易用、普惠的视觉API服务,帮助企业快速建立视觉智能技术的应用能力的综合性视觉AI能力平台。开发者可以通过阿里云视觉平台提供的通用且标准化的接入方式,快速接入及使用阿里云视觉平台提供的包括人脸人体、文字识别、商品理解、内容安全、图像识别、图像生产、分割抠图、视觉搜索、目标检测、图像分析处理、视频理解、视频生产、视频分割13个类目多个API能力。
今天的视频比较难,里面调用到阿里云的身份证识别能力的API,但是按照给的模板一步一步来,还是能够比较方便搭建出来的!

目录
相关文章
|
5天前
|
人工智能 移动开发 JavaScript
如何用uniapp打包桌面客户端exe包,vue或者uni项目如何打包桌面客户端之electron开发-优雅草央千澈以开源蜻蜓AI工具为例子演示完整教程-开源代码附上
如何用uniapp打包桌面客户端exe包,vue或者uni项目如何打包桌面客户端之electron开发-优雅草央千澈以开源蜻蜓AI工具为例子演示完整教程-开源代码附上
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
12月14日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·湖南大学站圆满结营。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
|
11天前
|
人工智能 Serverless API
《智能导购 AI 助手构建》解决方案评测:极具吸引力的产品,亟待完善的教程文档
《智能导购 AI 助手构建》解决方案评测:极具吸引力的产品,亟待完善的教程文档
75 8
《智能导购 AI 助手构建》解决方案评测:极具吸引力的产品,亟待完善的教程文档
|
1天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【科普向】我们所说的AI模型训练到底在训练什么?
人工智能(AI)模型训练类似于厨师通过反复实践来掌握烹饪技巧。它通过大量数据输入,自动优化内部参数(如神经网络中的权重和偏置),以最小化预测误差或损失函数,使模型在面对新数据时更加准确。训练过程包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤,最终生成权重文件保存模型参数,用于后续的应用和部署。理解生物神经网络的工作原理为人工神经网络的设计提供了灵感,后者广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
|
1天前
|
人工智能 物联网
如何将Together AI上基于Qwen2-7B训练的模型部署到ModelScope平台
如何将Together AI上基于Qwen2-7B训练的模型部署到ModelScope平台
27 10
|
30天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】感知量化训练 QAT
本文介绍感知量化训练(QAT)流程,旨在减少神经网络从FP32量化至INT8时的精度损失。通过在模型中插入伪量化节点(FakeQuant)模拟量化误差,并在训练中最小化这些误差,使模型适应量化环境。文章还探讨了伪量化节点的作用、正向与反向传播处理、TensorRT中的QAT模型高效推理,以及QAT与PTQ的对比,提供了实践技巧,如从良好校准的PTQ模型开始、采用余弦退火学习率计划等。
79 2
【AI系统】感知量化训练 QAT
|
30天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】训练后量化与部署
本文详细介绍了训练后量化技术,涵盖动态和静态量化方法,旨在将模型权重和激活从浮点数转换为整数,以优化模型大小和推理速度。通过KL散度等校准方法和量化粒度控制,文章探讨了如何平衡模型精度与性能,同时提供了端侧量化推理部署的具体实现步骤和技术技巧。
45 1
【AI系统】训练后量化与部署
|
9天前
|
人工智能 智能硬件
SPAR:智谱 AI 推出自我博弈训练框架,基于生成者和完善者两个角色的互动,提升了执行准确度和自我完善能力
SPAR 是智谱团队推出的自我博弈训练框架,旨在提升大型语言模型在指令遵循方面的能力,通过生成者和完善者的互动以及树搜索技术优化模型响应。
21 0
SPAR:智谱 AI 推出自我博弈训练框架,基于生成者和完善者两个角色的互动,提升了执行准确度和自我完善能力
|
29天前
|
人工智能 PyTorch 测试技术
【AI系统】并行训练基本介绍
分布式训练通过将任务分配至多个节点,显著提升模型训练效率与精度。本文聚焦PyTorch2.0中的分布式训练技术,涵盖数据并行、模型并行及混合并行等策略,以及DDP、RPC等核心组件的应用,旨在帮助开发者针对不同场景选择最合适的训练方式,实现高效的大模型训练。
62 8
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】谷歌 TPU v2 训练芯片
2017年,谷歌推出TPU v2,专为神经网络训练设计,标志着从推理转向训练的重大转变。TPU v2引入多项创新,包括Vector Memory、Vector Unit、MXU及HBM内存,以应对训练中数据并行、计算复杂度高等挑战。其高效互联技术构建了TPU v2超级计算机,显著提升大规模模型训练的效率和性能。
51 0