AI:paddlepaddle2.6,paddleorc2.8,cuda12,cudnn,nccl,python10环境
1.安装英伟达显卡驱动首先需要到NAVIDIA官网去查自己的电脑是不是支持GPU运算。。打开后的界面大致如下,只要里边有对应的型号就可以用GPU运算,并且每一款设备都列出来相关的计算能力(Compute Capability)。如果是ubuntu系统:明确了显卡性能后,接下来就开始在ubuntu系统
飞桨AI Studio星河社区 使用Notebook部署Vue项目(若依)
飞桨社区部署Vue项目遇到的问题
如何快速使用百度飞桨(PaddlePaddle)
以上就是使用百度飞桨进行开发的基本步骤。如果你遇到了任何问题,可以查阅飞桨的官方文档或访问社区获取帮助。
模型微调训练-数据准备、数据校验与模型训练和评估-飞桨PaddleX 3.0 beta开源实战
介绍了基于飞桨PaddleX 3.0 beta开源实战的内容,包含数据准备和校验、模型训练与模型评估、模型调优、学习率等原理介绍和实验
【模型训练-1】【Windows-PaddleOCR-ocr模型训练(CPU)】数据标注
PaddleOCR模型训练,数据打标,PPOCRLabel工具使用
百度PaddlePaddle深度学习平台如何在国产海光DCU AI并行计算集群上部署使用?
本文主要介绍百度PaddlePaddle深度学习框架平台在国产海光DCU AI 并行计算集群的部署安装
飞桨PaddlePaddle平台算力白嫖从入门到入狱不完全指南(Datawhale AI 夏令营)
都点进这个文档了应该不需要介绍了(?总之能拿V100、A100助力你的炼丹之旅。
百度AI飞桨框架搭建[ Paddle ]
确认 Python 和 pip 是 64bit,并且处理器架构是 x86_64(或称作 x64、Intel 64、AMD64)架构。首先根据具体的 Python 版本创建 Anaconda 虚拟环境,PaddlePaddle 的 Anaconda 安装支持 3.8 - 3.12 版本的 Python
基于Python3.7实现的双时相遥感影像变化检测(PaddlePaddle框架和AI Studio平台)
为了高效的选出最佳的超参数组合方案,采用正交试验方法,通过将不同的因素和水平进行组合,并将其结果用于极差分析,得出对F1-Score影响最大的因素和最优的超参数组合方案,并通过实验证明该方案的结果最优。为了找到最优的超参数组合方案,通过正交试验的方法,通过标准正交表对不同的因素和水平进行组合,将得到
百度飞桨大模型训练营:人工智能与大语言模型
他的位置编码优势主要是因为首先在语言里,字的位置是非常重要的,他对于每个词赋予位置编码之后,那么就不需要再按照顺序进行输入,因为相当于词是自带位置的,那么此时就可以一次性输入大量的词,每一次都可以独立的计算,不需要等待其他位置的结果,也就是说可以进行并行训练。这分为四个步骤,首先是无监督学习,得到基
基于飞桨的煤矿场景下的安全驾驶预警平台
基于飞桨的煤矿场景下的安全驾驶预警平台”能够有效减少交通事故的发生,可使车辆交通事故率比现在降低10%~15%;提升行车安全系数,在驾驶员行车期间出现疲劳驾驶状态时能够即时得到报警提示,降低疲劳驾驶的发生率,提升汽车驾驶安全系数,防患事故于未然;避免人员伤亡,减少经济损失,避免疲劳驾驶事故的发生,减
人工智能-语音识别技术paddlespeech的搭建和使用
PaddleSpeech是百度飞桨(PaddlePaddle)开源深度学习平台的其中一个项目,它基于飞桨的语音方向模型库,用于语音和音频中的各种关键任务的开发,包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。PaddleSpeech支持语音识别、语音翻译(英译中)、语音合成、标点恢复等应用示例。
AI歌姬,C位出道,基于PaddleHub/Diffsinger实现音频歌声合成操作(Python3.10)
懂乐理的音乐专业人士可以通过写乐谱并通过乐器演奏来展示他们的音乐创意和构思,但不识谱的素人如果也想跨界玩儿音乐,那么门槛儿就有点高了。但随着人工智能技术的快速迭代,现在任何一个人都可以成为“创作型歌手”,即自主创作并且让AI进行演唱,极大地降低了音乐制作的门槛。 本次我们基于PaddleHub和D
QPS提升近10倍!解读飞桨加持下的文心一言满月成绩单
4月19日,一张“百度飞桨对文心一言定制优化例会会议纪要”的截图,曝光了文心一言的满月表现。
paddlepaddle及paddleocr安装过程出现问题
主要提供在安装paddlepaddle框架及paddleocr出现的问题及解决方法
深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.exp
paddle.exp(x, name=None)
深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.numel
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