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利用Intel平台提升LLM微調與訓練效率:ResNet50+LoRA範例

本文將說明如何擅用英特爾(Intel)所研發的新產品和相關技術,來提升AI模型的訓練效率,以便提供更優質的推論功能。為了循序漸進介紹上述的新產品及其相關的使用技術,本文先從大家熟悉ResNet50圖像分類模型做為起步範例,並搭配LoRA來進行外掛訓練,以便從這簡單範例中充分理解如何活用上述的創新產品及相關技術。

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【Edge AI專欄】Edge AI如何協助淨零碳排

為了讓大家更了解追求淨零碳排發展歷史及如何利用邊緣智慧(Edge AI)及微型機器學習(TinyML)技術來改善生活中能源的不當浪費,本文簡單介紹了五個案例,希望能拋磚引玉,吸引更多創意發想!

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助力廣泛Edge AI應用落地 Arm Helium架構Cortex-M添「小尖兵」

繼分別於2020年與2022年發表的Cortex-M55、Cortex-M85,以及可搭配Cortex-M系列平台的微神經網路處理器(microNPU) Ethos-U55,Arm近日發表其支援Helium架構的Cortex-M系列最新處理器核心Cortex-M52,旨在為需求更低功耗與成本方案的電池供電IoT裝置帶來更強化的AI功能,並催生更多創新Edge AI應用落地。

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