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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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AI分割一切:用OpenVINO加速Meta SAM大模型

最近在電腦視覺領域就出現了專屬的物體分割大模型,由Meta開源的「萬物可分割」(SAM)物體分割模型。這個強大的通用分割模型,當然也能用OpenVINO進行最佳化以及推論的加速,使其能方便快速地在Intel的CPU上部署執行。來跟著我們提供的程式碼與步驟一起來動手試試吧!

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