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AI研习社

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五分钟搭建BERT服务,实现1000+QPS
日前,香侬科技开源 service-streamer 线上模型部署中间件,用于将服务请求排队batch化,大幅度提高GPU利用率。AI 开发者经授权转载,如需转载请联系香侬科技。
AI研习社
2019-08-15
3.2K0
业界 | 多位专家解答:AI安防行业到底需要什么样的服务器?
在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下,由摄像头采集的图像、视频流数据,需要更强大的计算引擎对其进行传输、存储、训练和分析。
AI研习社
2019-06-19
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动态 | Facebook 开源高速大规模图嵌入工具 PBG
AI 科技评论按:如何有效处理大规模图像,对于推动人工智能研究与应用的发展而言至关重要。这也是为何 Facebook AI 选择创建并开源 PyTorch-BigGraph(PBG)的原因—— 一款更快、更轻易为大规模图像生成图嵌入的工具,特别针对那些模型对内存来说过大的多关系图嵌入(multi-relation graph embeddings)。 PBG 比起一般的嵌入软件,表现更快,同时能产出与先进模型相当的嵌入质量。有了这个新工具,任何人都能使用单个或多个并行机器迅速生成高质量的大规模图嵌入。雷锋网 AI 科技评论将开源博文编译如下。
AI研习社
2019-05-08
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观点 | 我在谷歌大脑工作的 18 个月中,是怎样研究强化学习的?
AI 科技评论按:在强化学习领域,谷歌大脑的研究内容一直是业界重点关注的对象。Marc G. Bellemare 是谷歌大脑的研究员,研究方向为分布式强化学习、表征学习等。他将自己在谷歌大脑 18 个月中研究经历和心得写成了文章并进行发表。 AI 科技评论全文编译如下。
AI研习社
2019-05-08
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博客 | LeetCode 617. Merge Two Binary Trees
在日常的业务系统开发中,通常架构设计>数据结构设计>算法设计,架构设计,重在理解业务场景,考虑用户规模和系统适配性的基础上,想清楚每个模块的职责,剩下的就是利用公司的基础组件,比如:分布式Cache和RPC框架,组合起来即可。数据结构设计,重在理清数据流转的基础上,能实现高效存取即可,最常使用的是map,高级点就是bitset,即可满足绝大多数场景需求。而算法设计,业务开发平时真的用不上,虽然在往年的网易云课堂上,参加了王宏志老师的《算法设计与分析》入门篇和进阶篇,并顺利结课,但因常年没有使用和复习,基本也原路退还,但仍怀有“我有基础,有能力解决常见算法问题”的妄念当中。
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2018-12-18
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猿桌会 | Python 全局解释器锁与并发
Python 拥有卓越的可读性和极高的自由度,但 CPython中的全局解释器锁(GIL)严重限制了语言的并发性。其实,Python生态系统中存在诸多工具可以解决这一问题。在这场分享中,我将介绍全局解释器锁和提升并发性的不同思路。
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2018-10-24
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200 行 Javascript 代码构造一个区块链
区块链的基础概念是非常简单的:一个有序递增记录列表的分布式数据库。然而,当我们在谈论区块链时很容易和用区块链来解决问题的过程混淆。这在如今较流行的以区块链为底层技术的项目,如比特币以及以太坊中也会存在这样的问题。“区块链”这个概念经常会和以下几个概念联系起来,比如交易,智能合约,或者加密货币。
AI研习社
2018-09-25
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博客 | 对学习/理解 Word2Vec 有帮助的材料
之前面试被面到了,加上一直不是很理解词嵌入的工作方式,所以这段时间找了不少相关的资料想把这玩意儿搞明白。理解还是有限,就不自不量力自己写一篇了(就算写也是把已有的文章揉一揉,不敢说是自己的理解),把看过觉得比较有用的材料整理出来,作为一则记录。
AI研习社
2018-09-25
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想了解 MIT 发布的最新编程语言 Julia,这篇文章就够了
Python 目前是开发人员中最流行的编程语言之一,可能很快就会超过c++。但IT分析师雷德蒙克(RedMonk)表示,作为Python的一种可能替代品--Julia(茱莉娅)这种更为年轻的语言正在迅速流行起来。
AI研习社
2018-09-25
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如何在集群中高效地部署和使用 AI 芯片?
AI 研习社按:人工智能技术发展迅猛的背后不仅得益于庞大的数据量,更需要强大的硬件支持。面对层出不穷的 AI 应用,已经很难采用一种通用的硬件进行高效的数据计算和处理,这也促使了各种类型的 AI 芯片蓬勃发展。
AI研习社
2018-07-26
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Github 项目推荐 | TensorFlow 的模型分析工具 —— TFMA
TFMA 是一个用于评估 TensorFlow 模型的库,它可以让用户使用 Trainer 里定义的指标以分布式方式评估大量数据的模型。这些指标也可以在不同的数据片里计算,其结果可以在 Jupyter Notebooks 里可视化。
AI研习社
2018-07-26
1.4K0
百度 PaddlePaddle AI 大赛冠军林天威专访:如何准确识别综艺视频中的「精彩片段」?
在电视综艺节目的摄制过程中,常常会出现十几、二十多台摄像机同时拍摄的情况,比如多台摄像机跟拍一个艺人。这样的一次跟拍耗时长,素材多,因此也给视频的后期和剪辑带来了非常多的不便,对于视频剪辑人员来说也颇为枯燥和繁琐。
AI研习社
2018-07-26
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评测 | 谷歌 TPU 二代来了,英伟达 Tesla V100 尚能战否?
AI 研习社按:谷歌去年年中推出的 TPUv1 一度让英伟达感受到威胁将近,而现在的谷歌 TPU 二代 TPUv2 则着着实实得将这份威胁变成了现实,去年的评测中英伟达 Tesla V100 尚能不惧谷歌 TPUv1 的挑战,但是现在谷歌 TPU 二代来了,英伟达 Tesla V100 尚能战否?
AI研习社
2018-07-26
1.4K0
MXNet 宣布支持 Keras 2,可更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练
AI 研习社按,近期,AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
AI研习社
2018-07-26
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如何用TensorFlow快速搭建神经网络?来看看DeepMind新开源工具Sonnet!
去年 DeepMind 作出决定,将全部研究搬到 TensorFlow 框架上进行。 近一年时间过去,回头来看,DeepMind 认为这项选择十分正确——许多模型的学习过程大幅加速;TensorFlo
AI研习社
2018-03-29
7360
分布式机器学习时代即将来临?谷歌推出“Federated Learning”
传统机器学习方法,需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大的云计算基础设施,来对数据进行处理。现在,为利用移动设备上的人机交互来训练模型,谷歌发明了一个新名词
AI研习社
2018-03-29
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Keras 之父讲解 Keras:几行代码就能在分布式环境训练模型
AI研习社按:在今年的谷歌开发者大会 I/O 2017 的讲座中,Keras 之父 Francois Chollet 被请出来向全世界的机器学习开发者进行一场对 Keras 的综合介绍以及实战示例。说起来,这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者,更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名第 17 位(最高),堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。也因此,在开发出 Keras 之后被谷歌挖走为 TensorFlow 背书。 作为号称是 TensorFlow 最好
AI研习社
2018-03-19
1.7K0
IBM高级研发工程师武维:如何分布式训练深度学习模型?| 分享总结
AI 研习社按:随着深度学习神经网络规模越来越大,训练一个深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)往往需要几天甚至几周的时间。为了加快学习速度,经常需要分布式的 CPU/GPU 集群来完成整个训练。本文就就来为大家简单简单介绍一下如何进行分布式训练深度学习模型。 在近期 AI 研习社的线上公开课上,来自 IBM 系统部研发工程师武维博士为大家做了一期主题为「深度学习中的分布式训练」的在线分享,错过了直播的同学们如果看了本文有疑惑之处还可以到雷锋网(公众号:雷锋网) AI 慕课学院
AI研习社
2018-03-16
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比特币区块链数据集:完整的历史实时比特币区块链数据
区块链技术作为比特币的核心模块,由中本聪在 2009 年首次实现,它是一种分布式的公共账本交易系统。比特币是一种分散的数字货币,它通过分布式的方式储存交易,以弥补金融行业的缺陷。 经过近十年的发展,比
AI研习社
2018-03-16
2.3K0
DeepMind 推出分布式训练框架 IMPALA,开启智能体训练新时代
AI 研习社按,日前,DeepMind 推出一种全新的分布式智能体训练框架 IMPALA,该框架具有高度可扩展性,将学习和执行过程分开,使用了一种名为 V-trace 的离策略(off-policy)修正算法,具有显著的加速性能,极高的效率。具体如何呢,AI 研习社将其原文编译整理如下: 深度强化学习 (DeepRL) 在一系列任务中取得很显著的成果,比如机器人的连续控制问题、玩围棋和 Atari 等游戏。目前为止,我们看到的这些成果仅限于单一任务,每个任务都要单独对智能体进行调参和训练。 在我们最近的工作
AI研习社
2018-03-16
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