
活用IPEX和Intel GPU加速大型語言模型訓練效率
以IPEX (Intel-Extension-for-PyTorch)搭配Intel硬體產品,可提供最佳化功能大幅提升運作效能。例如透過PyTorch的
以IPEX (Intel-Extension-for-PyTorch)搭配Intel硬體產品,可提供最佳化功能大幅提升運作效能。例如透過PyTorch的
本文將介紹開發者正關注大型程式語言模型 – Code LLM,包括Hugging Face推的StarCoderBase/StarCoder、Meta推的Code Llama,以及OpenAI推的Codex,未來將成為開發者重要的編碼助手。
Edge AI的必爭之地已走向嵌入式系統,如何架構低功耗、高效能的嵌入式AI運算架構呢?micro NPU + MCU/MPU看來是不錯的選項,本文將介紹Arm Ethos-U NPU的Vela Compiler開發環境及流程。
除了簡化針對終端應用進行模型最佳化的過程,讓使用者能在不犧牲太多精度的情況下取得3至4倍的性能,Nvidia的TAO工具套件還提供了高效率的Ethos-U NPU部署途徑,為在Arm架構邊緣裝置實現AI功能的龐大潛力開啟了一扇大門…
YOLOv8主導開發公司Ultralytics推出No-code的ML電腦視覺開發平台 – Ultralytics HUB,讓更多開發者可以無痛進入此一領域。
Arduino、Elastic兩業者技術合作,開發出讓Arduino可以連線Elastic軟體/雲端服務的函式庫(library),稱為Elasticsearch Arduino Client,該函式庫以C++程式語言撰寫成。本篇文章會對此進行介紹。
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