DAZ本来是专门给poser做模型的，后来发展到一定程度就自己做了软件。DAZ和其他三位软件的借口比较丰富。poser是老款经典，daz新发展势头很大。daz是免费的，不过要在官网注册一个账号，使用账号才可以登录软件。安装DAZ install manager(DIM). DIM是安装管理器，包括软件、插件、资源库的安装都要通过这个DIM。启动的时候需要登录账号
因为要从其
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2024-01-13 07:31:10
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万亿大模型的落地成本，被打下来了：现在，最快用256张卡，1天内就能训练完成，成本直接降至原来的1/8。这项最新进展，来自腾讯混元AI大模型。这也是国内首个低成本、可落地的NLP万亿大模型。具体技术详情，一起来看研究团队怎么说~随着AI技术不断发展，AI大模型（又称预训练模型）逐渐成为产业中最火热的技术名词。预训练模型是指预先训练好，具有相对通用性的“一套算法”，具有“巨量数据、巨量算力、巨量模型
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2023-11-29 10:22:11
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简介
今天我们发布了一个 RedisAI 的预览版本，预集成了[tensor]werk组件。RedisAI 是一个可以服务 tensors 任务和执行深度学习任务的 Redis 模块。在这篇博客中，我们将介绍这个新模块的功能，并解释我们为什么会认为它能颠覆机器学习（ML）、深度学习（DL）的解决方案。RedisAI 的产生有两大原因：首先，把数据迁移到执行 AI 模型的主机上成本很高，并且对实时性
导读本次分享将讲解如何结合 profiling 工具，发现训练与推理的性能瓶颈。介绍结合GPU产品特点，利用算子融合、低精度等技术，以及Faster Transformer最佳实践，提升性能并加快吞吐。12 月份的「百度百舸 - 云原生 AI」技术公开课的 4 期整理文字已经全部发布，直播回放视频将在明年 1 月份陆续上线，大家可以通过百度智能云技术站视频号观看。大家好，我是来自 NVIDIA G
一、什么是大场景？顾名思义，大场景就是能够从一个鸟瞰的角度看到一个大型场景的全貌，比如一个园区、一座城市、一个国家甚至是整个地球。但过去都以图片记录下大场景，如今我们可以通过建造3D模型来还原大场景，其中方式有很多，比如倾斜摄影模型、手工建模模型、BIM模型等都能做出大场景模型。 （倾斜摄影） 二、普遍技术难题在拥有了建造大场景模型的能力后，普遍的难题出现了。1、模
概述最近在开发系统中，发现需要一种方式来构建对于当前系统的理解和细化，UML是我一下子映入脑海的方式，但是很久不再接触了，刚好在前段时间看到关于C4model相关文章，刚好可以试试架构图的主要功能是从各个角度和各个层次去描述系统的功能，主要是从宏观到微观的描述。C4 Model也是提供图形从不同的层次去描述我们的系统。主要的优势是C4 Model提供很少的抽象图形要素和图类型来描述系统，使得各个系
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2024-05-31 10:49:30
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基础大模型：
定义：基础大模型（如GPT-3、BERT、T5等）是通过大量通用数据集训练得到的预训练模型。这些模型通常具有很强的泛化能力，可以在多种任务上表现出色。
训练数据：基础大模型的训练数据通常来自互联网、书籍、新闻、维基百科等多种来源，包含了大量的文本数据。
特点：基础大模型通常具有大量的参数，能够捕捉到语言的丰富结构和模式。
应用大模型：
定义：应用大模型是基于基础大模型进行微
基础大模型和应用大模型都通过学习训练数据的特征和模式，将知识编码在模型的参数中，而不是直接存储原始数据。因此，可以说
在大模型时代，建设高效的算力中心是支持AI发展的重要基础。通过合理的硬件选型、高效的软件架构、科学的数据管
原创
2024-07-22 17:08:00
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<script type="text/javascript">
</script><script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> 在SQLServer2005中，分析服务（Anal
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2024-04-10 10:48:39
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MVC 架构引用自 WiKi: MVC模式（Model–view–controller）是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。结构示意图通过下图可以看到，视图（View）层: 一般指可视化界面模型（Model）层: 指业务逻辑控制器（Controller）层: 用来调度View层和Model层,起到桥接的作
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2024-07-04 20:23:00
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在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进
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2024-01-22 12:50:05
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title: 【CUDA 基础】4.1 内存模型概述
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- CUDA内存模型
- CUDA内存层次结构
- 寄存器
- 共享内存
- 本地内存
- 常量内存
- 纹理内存
- 全局内存
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date: 2018-04-28 22:28:08Abstract: 本文介绍CUDA编程的内存模型个概述，主要讲解CUDA
数学建模部分常用模型总结一、优化模型1.1 数学规划模型1.2 微分方程组模型1.3 图论与网络优化问题1.4 概率模型1.5 组合优化经典问题 根据实际问题解决1.5.1 多维背包问题(MKP)1.5.2 二维指派问题(QAP)1.5.3 旅行商问题(TSP)1.5.4 车辆路径问题(VRP)1.5.5 车间作业调度问题(JSP)二、分类模型2.1 判别分析2.1.1 距离判别法2.1.2 F
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2024-01-21 01:40:02
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要了解大模型训练难，我们得先看看从传统的分布式训练，到大模型的出现，需要大规模分布式训练的原因。接着第二点去了解下大规模训练的挑战。从分布式训练到大规模训练常见的训练方式是单机单卡，也就是一台服务器配置1块AI芯片，这是最简单的训练方式。随着数据量的增加，希望加快模型的训练速度，于是出现了单机多卡，多块AI芯片并行，以一台机器上配置8块AI芯片为例，把数据切分成8份，分别在8块AI芯片上都跑一次B
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2024-08-15 13:59:55
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DAC简介 DAC为数字/模拟转换模块，故名思议，它的作用就是把输入的数字编码，转换成对应的模拟电压输出，它的功能与ADC相反。 在常见的数字信号系统中，大部分传感器信号被化成电压信号，而ADC把电压模拟信号转换成易于计算机存储、处理的数字编码， 由计算机处理完成后，再由DAC输出电压模拟信号，该电压模拟信号常常用来驱动某些执行器件，使人类易于感知。如音频信号的采集及还原就是这样一个过程。STM3
# 大模型工程架构的探索
随着人工智能技术的飞速发展，大型预训练模型（如GPT、BERT等）在自然语言处理等多个领域展现出了巨大的潜力。要有效利用这些模型，合理的工程架构至关重要。本文将简要介绍大模型工程架构的基本组成部分，并通过代码示例强调其实现方式。
## 1. 工程架构的组成
大模型工程架构通常包括几个关键模块：
- **数据处理模块**：用于清洗和准备训练数据。
- **模型训练模
原创
2024-10-20 04:06:01
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本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：1、应用性。 涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。 本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种
EARLY PREDICTION OF ALZHEIMER’S DISEASE DEMENTIA BASED ON BASELINE HIPPOCAMPAL MRI AND 1-YEAR FOLLOW-UP COGNITIVE MEASURES USING DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS(基于基础海马MRI和1年随访认知测量的阿尔茨海默病痴呆早期预测)摘要多模生物学、
近来，视觉合成任务备受关注。几天前英伟达的 GauGAN 刚刚上新了 2.0 版本，现在一个新视觉合成模型 Nüwa（女娲）也火了。相比于 GauGAN，「女娲」的生成模式更加多样，不仅有文本涂鸦生成图像，还能从文本生成视频。随着 VQ-VAE 这种离散化 VAE 方案的出现，高效和大规模的预训练被逐渐应用于视觉合成任务，例如 DALL-E（图像）、GODIVA（视频）。这些模型虽然取得了巨大的成
