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百度发布飞螺旋PaddleHelix

机器之心发布 机器之心编辑部 百度正式发布基于飞的生物计算平台 - 螺旋 PaddleHelix,进军生物计算领域。...在本月 20 号召开的 WAVE SUMMIT+2020 深度学习开发者峰会上,百度正式发布了基于飞的生物计算平台 - 螺旋 PaddleHelix,进军生物计算领域。...螺旋 PaddleHelix 官网地址:https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlehelix 螺旋 PaddleHelixGitHub 地址:https...相比于 CADD,AIDD 展现出了性能上的巨大优势,但其效果同时受到生物计算领域数据的限制。下面的表格(表 1)展示生物计算一些重要问题的典型数据,其中绿色的是有标注数据。...这些问题中的有标注数据都非常少。但是人类文明中累积了大量的无标注语言文字,这些无标注语料给自然语言处理提供了表示学习(Representation Learning)的机会。

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训练吞吐提升6倍!飞弹性计算推荐系统ElasticCTR 1.0发布

需要吞吐高的客户端服务端交互:模型的部署上线难度取决于两个方面,第一个是模型的大小,过大的模型需要做分割,分割之后的稀疏参数需要有专属的高速KV服务器来索引;第二个是响应速度,客户端、服务端、稀疏参数索引之间的通信应当尽可能快速高效...ElasticCTR,即飞弹性计算推荐系统,是基于Kubernetes的企业级推荐系统开源解决方案。...弹性调度,全异步多线程分布式训练,训练吞吐提升6倍 对于不同规模的数据集和访问需求,ElasticCTR提供了资源弹性分配机制,在保证高效的同时尽可能节省资源消耗。...经验证,使用Criteo数据集训练CTR-DNN模型,训练吞吐相比同类框架可提升6倍。...如果您想详细了解更多飞的相关内容,请参阅以下文档。

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文字识别模型套件PaddleOCR首次开源,带来8.6M超轻中英文OCR模型!

在这样的背景下,飞首次开源文字识别模型套件PaddleOCR,目标是打造丰富、领先、实用的文本识别模型/工具库。首阶段的开源套件推出了重磅模型:8.6M超轻中英文识别模型。...用户既可以很便捷的直接使用该超轻模型,也可以使用开源套件训练自己的超轻模型。...超轻模型组成详情如下图: ?...快速体验超轻 中英文OCR模型 PaddleOCR已将该超轻模型开源,感兴趣的小伙伴赶紧动手操练一下吧: 1..../inference/ch_rec_mv3_crnn/" 更便捷的在线体验方案 该模型也已经内置在飞预训练模型应用工具PaddleHub中,供用户更便捷地体验,上传图片即可在线体验: https://

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如何基于OpenVINO加速飞模型推理?

在飞团队和OpenVINO团队的合作推进下,目前OpenVINO已支持直接导入飞模型格式进行模型优化转换和部署;而为了给开发者带去更好的体验,我们也正在开展将OpenVINO作为后端引擎向飞原生推理框架...基于飞及OpenVINO进行项目开发的典型工作流程为: (1)模型训练部分: (2)模型转换及应用部分 搭建飞开发环境及模型训练 为了兼顾效率和精度,在实际案例中采用了PaddleDetection...1.配置飞框架 安装CPU或GPU版本的飞,本文所安装的版本为paddlepaddle-gpu==2.1.3.post112,python版本为3.6.2。...下面介绍如何将飞的.pdmodel模型转换至OpenVINO的IR格式。 IR格式的模型,包含XML和BIN两个文件。...,可通过mo.py脚本直接将飞模型转换成IR格式,需要我们做的就是指定模型类型、模型的输入输出、路径等各项参数,整个过程非常地高效和便捷。

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临界区 互斥 事件 信号_互斥信号与同步信号

互斥包含的几个操作原语: CreateMutex() 创建一个互斥 OpenMutex() 打开一个互斥 ReleaseMutex() 释放互斥 WaitForMultipleObjects...() 等待互斥对象 同样MFC为互斥提供有一个CMutex类。...信号包含的几个操作原语:   CreateSemaphore() 创建一个信号   OpenSemaphore() 打开一个信号   ReleaseSemaphore() 释放信号   ...互斥与临界区的作用非常相似,但互斥是可以命名的,也就是说它可以跨越进程使用。所以创建互斥需要的资源更多,所以如果只为了在进程内部是用的话使用临界区会带来速度上的优势并能够减少资源占用量 。...因为互斥是跨进程的互斥一旦被创建,就可以通过名字打开它。 2.

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赛事推荐 | 飞论文复现挑战赛

点击上方“蓝字”关注“AI开发者” 飞论文复现挑战赛简介 2019年11月,飞系列挑战赛-论文复现挑战赛全新上线,通过比赛机制,鼓励选手使用国产框架复现顶会论文,助力更多科研成果落地,为中国开源生态建设贡献力量...更多飞资讯,可查看:https://www.paddlepaddle.org.cn/。...(2) 经赛事组委会评选产生的论文复现优胜代码,将被添加到飞PaddlePaddle官方Github下面的代码目录models仓库中,参赛选手将同步成为飞骑士团成员,并获得骑士团定制证书。...想要获取更多算力加入百度飞挑战赛QQ交流群获取专属算力码。...使用飞过程中遇到问题,加入飞官方QQ交流2群:796771754 4.飞系列挑战赛不收取任何报名费用。

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信号--System V信号 与 Posix信号

信号是什么 信号是一种计数器,用来控制对多个进程/线程共享的资源进行访问。常和锁一同使用。 在某个进程/线程正在对某个资源进行访问时,信号可以阻止另一个进程/线程去打扰。...2、从使用的角度,System V 信号的使用比较复杂,而 POSIX 信号使用起来相对简单。 3、对 POSIX 来说,信号是个非负整数。...而 System V 信号则是一个或多个信号的集合,它对应的是一个信号结构体,这个结构体是为 System V IPC 服务的,信号只不过是它的一部分。...short sem_op; //信号的操作 {正负零} short sem_flg; //信号的操作标志 {NOWAIT} }; //sem_op取0表示将信号设为睡眠状态,直到信号的值为...参数释义: semnum:将要被执行操作的信号编号。对于集合中的第一个信号,它的值为0。

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用飞检测谣言,新技能get!

【飞开发者说】文瑞洁,中科院信工所工程师,主要研究领域:深度学习、自然语言处理。...如何基于飞实现谣言检测 飞是以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体,2016 年正式开源,是全面开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台...下面我将为大家展示如何用飞API 编程并搭建一个循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),进行谣言检测。...飞 API中dynamic_lstm接口已经给我们实现了 LSTM。...已经成功使用飞核心框架实现了谣言检测。本实践代码已在AI Studio上公开

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网站并发、吞吐知识初探

并发 1.什么是并发? 并发,是指同时访问服务器站点的连接数[引用百度]。指同一时刻向服务器发送的请求数。 2.QPS是什么? QPS是指每秒查询率,一般用作单位时间内处理的并发数量。...吞吐 1.什么是吞吐? 是指对网络、设备、端口、虚电路或其他设施,单位时间内成功传输的数据。 2.影响吞吐的因素? 主要的三个因素有QPS、响应时间和并发数,同时对硬件、带宽等也有影响。...吞出量和并发有什么区别 并发是指规定时间内的请求数量。吞吐是某个时间内的数据总量。比如,一条双行道的公路,只能同时过2辆车,1个小时同行了100辆车。...3、吞吐的计算公式 指单位时间内系统处理用户的请求数 从业务角度看,吞吐可以用:请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量 从网络角度看,吞吐可以用:字节/秒来衡量 对于交互式应用来说...当没有遇到性能瓶颈的时候,吞吐与虚拟用户数之间存在一定的联系,可以采用以下公式计算:F=VU * R / 其中F为吞吐,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间

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硬核AI开发者大会来袭:飞发布开源框架2.0 RC版、生物计算平台PaddleHelix「螺旋

而在今年5月的WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会上,飞的开发者数量还是190多万,这半年来可谓进步神速。 越来越多的开发者加入飞,飞的技能也在开源社区的帮助下不断前进。...昨天,百度又为飞带来了多项重磅升级更新。 生物计算平台“螺旋”发布 今年的疫情加速了AI在生物医疗领域的应用。 飞推出了自己的生物计算平台——PaddleHelix(螺旋)。...飞企业版新特性 除框架本身,在生产实践环节,飞为数据处理和标注、模型训练、推理预测等生产环节的简化做出了大量努力。 飞企业版就是为了解决这个问题,它包括两个重要的平台。...飞“落地” 百度飞一方面深耕技术,另一方面贴合实际应用场景迅速落地。在工业化和科技向善方面,飞做出了颇多贡献。...今天,飞在现场授予了97位开发者技术专家(PPDE)荣誉,现场开发者更是座无虚席,更加说明飞在开源社区的巨大影响力。

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PaddleDetection物体检测统一框架详解

7 月 3 日百度 AI 开发者大会,飞核心框架 Paddle Fluid v1.5 宣布开源了 PaddleDetection 物体检测统一框架,用户可以非常方便、快速的搭建出各种检测框架,构建强大的各类应用...工业化:结合飞核心框架的高速推理引擎,训练到部署无缝衔接 模块化:提供模块化设计,模型网络结构和数据处理均可定制 高性能:基于高效的核心框架,训练速度和显存占用上有一定的优势,例如,YOLO v3...YOLO v3:速度和精度均衡的目标检测网络,相比于原作者 DarkNet 中的 YOLO v3 实现,飞的实现参考了论文 Bag of Tricks for Image Classification...预训练模型效果 本次 PaddleDetection 总共开源 20+ 个预训练模型,不仅开源常用主干网络的基线模型,并且基于 ResNet 改进版的模型,几乎在不增加计算的情况下,在 COCO 数据集上...Yolo v3 也持续发布更轻的主干网络模型。 ? 安装好飞环境后,可以下载预训练模型快速验证推理效果。

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