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2月前
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优化注意力层提升 Transformer 模型效率:通过改进注意力机制降低机器学习成本
Transformer架构自2017年被Vaswani等人提出以来,凭借其核心的注意力机制,已成为AI领域的重大突破。该机制允许模型根据任务需求灵活聚焦于输入的不同部分,极大地增强了对复杂语言和结构的理解能力。起初主要应用于自然语言处理,Transformer迅速扩展至语音识别、计算机视觉等多领域,展现出强大的跨学科应用潜力。然而,随着模型规模的增长,注意力层的高计算复杂度成为发展瓶颈。为此,本文探讨了在PyTorch生态系统中优化注意力层的各种技术,
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2月前
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基于FPGA的4FSK调制解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的4FSK调制解调系统的Verilog实现,包括高斯信道模块和误码率统计模块,支持不同SNR设置。系统在Vivado 2019.2上开发,展示了在不同SNR条件下的仿真结果。4FSK调制通过将输入数据转换为四个不同频率的信号来提高频带利用率和抗干扰能力,适用于无线通信和数据传输领域。文中还提供了核心Verilog代码,详细描述了调制、加噪声、解调及误码率计算的过程。
手把手教学攻略:在Anolis OS上部署OpenVINO深度学习模型
Anolis OS 作为国内首个正式提供 OpenVINO 开发包和镜像的服务器端操作系统,推动国内 AI 推理生态和能力的升级。
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2月前
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来自: 弹性计算
阿里云GPU云服务器性能、应用场景及收费标准和活动价格参考
GPU云服务器作为阿里云提供的一种高性能计算服务,通过结合GPU与CPU的计算能力,为用户在人工智能、高性能计算等领域提供了强大的支持。其具备覆盖范围广、超强计算能力、网络性能出色等优势,且计费方式灵活多样,能够满足不同用户的需求。目前用户购买阿里云gpu云服务器gn5 规格族(P100-16G)、gn6i 规格族(T4-16G)、gn6v 规格族(V100-16G)有优惠,本文为大家详细介绍阿里云gpu云服务器的相关性能及收费标准与最新活动价格情况,以供参考和选择。
在云上部署ChatGLM2-6B大模型(GPU版)
本教程指导您在配置了Alibaba Cloud Linux 3的GPU云服务器上,安装大模型运行环境(如Anaconda、Pytorch等),并部署大语言模型,最后通过Streamlit运行大模型对话网页Demo。教程包括创建资源、登录ECS实例、安装及校验CUDA、NVIDIA驱动和cuDNN等步骤。
使用Ollama和Open WebUI管理本地开源大模型
Open WebUI 是一个功能丰富且用户友好的自托管 Web 用户界面(WebUI),它被设计用于与大型语言模型(LLMs)进行交互,特别是那些由 Ollama 或与 OpenAI API 兼容的服务所支持的模型。Open WebUI 提供了完全离线运行的能力,这意味着用户可以在没有互联网连接的情况下与模型进行对话,这对于数据隐私和安全敏感的应用场景尤为重要。
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2月前
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来自: 云存储
AI驱动下的云存储创新
随着大数据时代的到来,云存储作为数据存储和管理的核心基础设施,其重要性日益凸显。同时, AI 快速发展也为云存储的进化与创新提供了强大的驱动力。本话题将解读AI 驱动下云存储的进化趋势,分享阿里云存储的创新技术,助力企业实现数字化升级。
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