2025 年 1 月 24 日

英特尔如何通过 Intel Arc GPU 使用 PyTorch 赋能生成式 AI

长期以来,英特尔一直走在技术创新的最前沿,其最近涉足生成式 AI (GenAI) 解决方案也不例外。随着 AI 驱动的游戏体验兴起,英特尔力求提供一种易于访问且直观的 GenAI 推理解决方案,专为搭载英特尔最新 GPU 的 AI PC 量身定制。通过将 PyTorch 作为开发工作的核心,英特尔成功推出了 AI Playground,这款开源应用程序展示了先进的 GenAI 工作负载。

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2024 年 9 月 27 日

使用 PyTorch 进行单目深度估计网络研讨会

在此网络研讨会中,英特尔的 Bob Chesebrough 将指导您完成他创建剪裁图像的步骤,该图像去除了背景杂乱部分。他使用 PyTorch 和单目深度估计完成了此操作。这可能潜在地用于自动化运动结构和其他图像相关任务,您可以在其中突出或关注图像的单个部分,特别是用于识别图像中离相机最近的部分。具体来说,他使用了深度估计...

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2024 年 5 月 25 日

AI 助力 Duolingo 实现个性化语言学习

学习一门外语可能是您去年的目标之一。前年,甚至再往前一年也是如此。就像健身房会员一样,我们的最佳意图往往持续不了多久。除了掌握一门新语言所需的时间外,大多数人在传统的学习方法上都会遇到困难。即使是许多基于网络的语言工具也可能单调乏味且繁琐。

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2023 年 10 月 11 日

ML 模型服务器资源节省 - 从高成本 GPU 过渡到英特尔 CPU 和 oneAPI 驱动的软件,同时保持性能

在这里,我们将分享我们将 AI 工作负载从 GPU 服务器迁移到英特尔 CPU 服务器的经验,在此过程中没有任何性能或质量下降,并每年节省约 34 万美元(请参阅结论)。

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2023 年 3 月 9 日

Axon 在 Azure 上提供车载自动车牌识别技术,提升公共安全

作为公共安全领域的技术领导者,Axon 开发了 AI 技术,为其车载摄像头产品添加了尖端的车牌识别功能,现在可以识别目标车辆的车牌,并主动向执法部门提供通知和警报。Axon 的 AI 科学家和工程师选择 Microsoft Azure 基础设施作为可扩展、经济高效且功能丰富的环境,用于开发和测试 AI 模型。借助 Azure 计算、存储和 PyTorch...

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2023 年 2 月 21 日

HippoScreen 使用 oneAPI 工具将 AI 性能提高 2.4 倍

这家位于台湾的神经技术初创公司使用了 Intel® oneAPI Base 和 AI Analytics Toolkit 中的工具和框架,以提高其 Brain Waves AI 系统中使用的深度学习模型的效率和构建时间。因此,HippoScreen 能够将其系统的应用范围扩大到更广泛的精神疾病和病症。

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2023 年 2 月 2 日

NASA 和 IBM 利用新的基础模型加速 AI 创建

NASA 和 IBM 正在合作创建基于 NASA 数据集(包括地理空间数据)的基础模型,旨在加速 AI 模型的创建。

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2023 年 1 月 23 日

使用 PyTorch 和 TorchServe 提供搜索模型服务

Walmart Search 已开始在搜索生态系统中采用深度学习,以提高搜索相关性。对于我们的试点用例,我们在运行时提供了计算密集型的 Bert Base 模型,目标是实现低延迟和高吞吐量。

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2022 年 12 月 30 日

使用 Azure Machine Learning 和联邦学习从孤立的医疗数据中提取价值

敏感信息(如医疗数据)通常孤立在医疗组织边界内。这对医疗健康和生命科学行业使用的机器学习模型构成了挑战,这些模型需要数据进行训练。为了改善患者护理并加速医疗行业发展,微软健康与生命科学 AI 团队使用联邦学习设置来训练他们的生物医学自然语言处理服务 Text Analytics for Health,同时保留...

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2022 年 12 月 2 日

PyTorch 如何将 AI 的力量带到计算机和智能手机

人们在 Facebook 和 Instagram 上享受的许多体验都由人工智能 (AI) 提供支持。其中一些,例如 Assistant、Avatars 和 AR 特效,由于延迟、网络带宽和其他限制,无法由服务器端 AI 提供支持。在设备上运行 AI——即直接在手机、平板电脑甚至一副智能眼镜上运行——比不断将数据发送回服务器具有巨大优势。它速度更快,并且为人们创造了一种增强隐私的体验...

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2022 年 11 月 17 日

IBM Research:将海量 AI 模型带到任何云端

人工智能领域正处于一场革命之中。近年来,AI 模型已经能够从简单的文本提示生成图像、歌曲甚至网站。这些拥有数十亿参数的模型被称为基础模型,只需少量微调即可从一个任务转移到另一个任务,省去了无数小时的训练和标注工作,并重新调整模型以承担新任务。

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2022 年 10 月 25 日

使用 Amazon EKS 对基于 PyTorch 的蛋白质折叠 ML 模型 OpenFold 进行大规模推理

在药物发现中,了解蛋白质的 3D 结构是评估药物与其结合能力的关键,直接影响其疗效。然而,预测蛋白质的 3D 形式非常复杂、具有挑战性、成本高昂且耗时,使用 X 射线衍射等传统方法可能需要数年时间。应用机器学习 (ML) 来预测这些结构可以显著加快蛋白质结构预测的时间——从几年缩短到几小时。一些备受瞩目的...

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2022 年 10 月 4 日

在 AWS Batch 上使用 OpenFold 优化蛋白质折叠成本

了解蛋白质的物理结构是药物发现过程中的重要部分。像 AlphaFold v2.0 这样的机器学习 (ML) 算法显著降低了生成可用蛋白质结构所需的成本和时间。这些项目也启发了用于从头蛋白质设计和蛋白质-配体相互作用分析的 AI 驱动工作流程的开发。

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2022 年 6 月 28 日

Crayon 使用 Azure Machine Learning 和 PyTorch 提高医疗审计流程的速度和准确性

医疗保健提供者需要能够验证他们正在维持最高的运营安全和有效性标准。这些标准由国家认证组织设定,其检查员(通常是医疗保健专业人员)定期访问设施并记录可能需要纠正或与最新规则和政策保持一致的情况。该评估和认证过程会产生大量数据,即使是最有经验的...

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2022 年 5 月 25 日

Wayve 的 AV2.0 使用 Azure Machine Learning 和 PyTorch 构建更美好的未来

Wayve 希望通过使用基于视觉的机器学习进行快速原型设计和快速迭代来加速和扩展自动驾驶汽车 (AV) 的开发。因此,它开发了一个平台,该平台使用开源机器学习框架 PyTorch 和 Microsoft Azure Machine Learning 来收集、管理和处理每年数百万小时的驾驶数据——数 PB 的数据——包括图像、GPS 数据和其他传感器的数据。Wayve 现在拥有可扩展的能力来构建和迭代驾驶...

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2022 年 5 月 12 日

环境临床智能:使用 PyTorch 生成医疗报告

完整准确的临床文档是跟踪患者护理的重要工具。它允许护理团队之间共享治疗计划,以帮助护理连续性,并确保透明有效的报销流程。

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2022 年 3 月 16 日

Bentley Systems 创建突破性框架,使用 Azure Machine Learning 大幅加速 AI 开发

软件创新者 Bentley Systems 提供广泛的解决方案组合,以帮助那些设计、建造和运营世界基础设施资产的组织。该公司在其旗舰产品中使用机器学习来读取分散的纸质资产数据并将其转换为整合的数字数据。为了加快并规范这一过程,Bentley 使用 Microsoft Azure Machine Learning 和 PyTorch 创建了一个机器学习操作框架。开发人员的速度和工作满意度...

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2022 年 3 月 14 日

Solliance 凭借由 Azure Machine Learning 和 PyTorch 提供支持的加密货币新闻分析平台登上头条

Solliance 提供尖端解决方案,弥补了各行各业的空白。通过最近与 Baseline 的合作,Solliance 革新了加密货币交易体验,近乎实时地从超过 15 万个全球来源提取新闻洞察。为了管理 Baseline 工作负载,Solliance 将 Microsoft Azure Machine Learning 和 PyTorch 结合起来,以获得最大处理能力和深度学习能力。结果:投资者可以在头条新闻...

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2022 年 3 月 2 日

在 AWS 上使用 NLP 创建葡萄酒推荐系统

在本教程中,我们将构建一个简单的机器学习管道,使用 BERT 词嵌入模型和最近邻算法,根据用户输入的偏好推荐葡萄酒。为了创建和驱动这个推荐引擎,我们将利用 AWS 的 SageMaker 平台,它提供了一种完全托管的方式来训练和部署我们的服务。

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2022 年 2 月 24 日

Amazon Ads 使用 PyTorch 和 AWS Inferentia 扩展模型以处理广告

Amazon Ads 使用 PyTorch、TorchServe 和 AWS Inferentia 将推理成本降低 71%,并推动横向扩展。Amazon Ads 通过在亚马逊商店内外部展示广告(包括网站、应用程序和流媒体电视内容)帮助公司建立品牌并与购物者建立联系,覆盖超过 15 个国家/地区。各种规模的企业和品牌,包括注册卖家、供应商、图书供应商、Kindle Direct Publishing (KDP) 作者、应用程序开发人员和机构,都可以上传自己的广告...

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2022 年 2 月 10 日

ChemicalX:用于药物对评分的深度学习库

在本文中,我们介绍了 ChemicalX,这是一个基于 PyTorch 的深度学习库,旨在提供一系列最先进的模型来解决药物对评分任务。该库的主要目标是使深度药物对评分模型能够以简化的方式供机器学习研究人员和从业人员使用。ChemicalX 的设计重用了 PyTorch 生态系统中现有的高级模型训练实用程序、几何深度学习和深度化学层。我们的...

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2022 年 1 月 4 日

大型语言模型扩展的原因与方法

Anthropic 是一家 AI 安全和研究公司,致力于构建可靠、可解释和可控的 AI 系统。在过去十年中,用于最大规模训练的计算量呈指数级增长。我们还在许多领域看到,更大的模型遵循精确的扩展定律能够获得更好的性能。训练这些模型所需的计算量只能通过许多协调的机器来实现,这些机器之间进行数据通信。我...

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2021 年 11 月 21 日

在 AWS Inf1 上运行 BERT 模型推理:从模型编译到速度比较

在这篇技术博客中,我们将比较 Inferentia、GPU 和 CPU 在 BERT 序列标注示例中的速度和成本。我们还提供了一个有用的教程,介绍在 Inf1 实例上进行模型编译和推理的步骤。

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2021 年 11 月 9 日

SearchSage:学习 Pinterest 的搜索查询表示

Pinterest 每天向人们展示数十亿个创意,而内容、用户和搜索查询嵌入的神经建模是持续改进这些机器学习驱动的推荐的关键。良好的嵌入——将离散实体表示为数字向量——可以实现快速候选生成,并为对相关内容进行分类、检索和排名的模型提供强信号。

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2021 年 10 月 18 日

我们如何构建:一个早期推荐系统

个性化在当今的大多数平台中无处不在。在连接性加持和机器学习规模化的推动下,互联网上的大多数体验都根据我们的个人品味量身定制。Peloton 课程提供了各种各样的教练、语言、健身项目、持续时间和强度。每个会员都有特定的健身目标、日程安排、健身器材以及技能或力量水平。这种内容多样性和会员需求个性化在大规模下创造了机会...

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2021 年 9 月 7 日

在 Cisco 的 Webex Assistant 中使用字母到音素模型

字母到音素 (G2P) 是一种根据单词的书写形式(字母)生成发音(音素)的函数。它在自动语音识别系统、自然语言处理和文本转语音引擎中起着重要作用。在 Cisco 的 Webex Assistant 中,我们使用 G2P 建模来协助从语音中解析人名。有关我们用于构建强大的语音助手的各种技术的更多详细信息,请参见此处。

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2021 年 9 月 7 日

AI 如何帮助兽医治疗我们的宠物

四分之一的狗和五分之一的猫在一生中的某个阶段会患上癌症。得益于早期识别、诊断和治疗的进步,现在的宠物比以往任何时候都有更好的机会获得成功治疗。

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2021 年 8 月 10 日

佩奇大学实现匈牙利语文本和语音处理,仅用 1000 欧元通过 Azure 构建 BERT-large 模型

每个人都喜欢在使用聊天代理和其他自动化服务时使用母语。然而,对于像匈牙利语这样只有 1500 万人使用的语言,市场规模通常会被大型公司视为太小,不值得开发能够处理匈牙利语文本输入的软件、工具或应用程序。认识到这一需求,佩奇大学应用数据科学和人工智能团队决定挺身而出。利用 Microsoft AI Solutions 和 ONNX...

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2021 年 6 月 17 日

3DFY.ai 如何使用 TorchElastic 和 Kubernetes 在 Spot 实例上构建多云分布式训练平台

深度学习开发越来越注重最大限度地缩短从构思到训练模型的时差。为了缩短这一时差,研究人员需要访问支持同时运行多个实验的训练环境,每个实验都利用多个 GPU。

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2021 年 6 月 7 日

AI21 Labs 使用 Amazon EC2 P4d 实例和 PyTorch 训练 1780 亿参数语言模型

AI21 Labs 利用机器学习开发专注于理解含义的语言模型,并在 2021 年设定了训练最近发布的 Jurassic-1 Jumbo(一个拥有 1780 亿参数的自回归语言模型)的目标。注册 Beta 测试的开发者将获得 Jurassic-1 Jumbo 的访问权限,并可以立即开始为他们的用例定制模型。这家软件初创公司希望高效地训练模型,因此它求助于亚马逊网络服务 (AWS) 并构建了一个解决方案...

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2021 年 6 月 2 日

PyTorch 社区之声

加入我们,与来自 AutoDesk 的 PyTorch 明星社区成员 Alexander O’Connor 和 Binghui Ouyang 进行访谈,了解他们如何使用 PyTorch 和 AWS Inferentia 在聊天机器人意图分类中部署生产级规模的模型。

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2021 年 5 月 14 日

Outreach 如何将基于 PyTorch 的 Hugging Face Transformers 用于 NLP 生产环境

在领先的销售协作平台 Outreach,我们的数据科学团队是我们创新产品组合背后的驱动力,该产品组合主要由深度学习和 AI 驱动。我们最近宣布了 Outreach Insights 功能的增强,该功能由 Outreach 数据科学团队开发的专有客户情绪深度学习模型提供支持。该模型允许销售团队通过分析电子邮件回复内容加深对客户情绪的理解,从...

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2021 年 4 月 29 日

在 Databricks 上使用 PyTorch 实现电商时尚图片自动背景去除

Wehkamp 是荷兰最大的电商公司之一,其网站日访问量超过 50 万。Wehkamp 网站上提供的各种产品旨在满足客户的多种需求。在电商网站上,任何客户访问的一个重要方面是产品的高质量和准确视觉体验。在大规模下,这是一项不容易的任务,需要在本地摄影工作室处理数千张产品照片。

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2021 年 4 月 27 日

迪士尼的创意基因组,作者 Miquel Farré

Miquel Farré 是迪士尼的高级技术经理,负责视频技术、机器学习和 Web 应用交叉领域的项目。驱动内容可搜索性的元数据最常在标题级别进行索引,治理有限且歧义性高;充其量,关键词元数据作为一层补充添加到了标题中。

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2021 年 4 月 7 日

我们如何使用 AWS Inferentia 将 PyTorch NLP 模型性能提升 4.9 倍用于 Autodesk Ava 聊天机器人

Autodesk 是一家跨国软件公司,其产品在建筑、工程与施工、制造以及媒体与娱乐等领域享誉世界。Autodesk 最知名的产品包括 AutoCAD、Revit、Maya 和 Fusion 360。该公司在全球拥有数百万客户,其中许多客户需要支持以充分利用他们的产品。

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2021 年 2 月 25 日

Tubi 的机器学习:为所有人提供免费电影、电视和新闻

在本博客系列中,我们的目标是重点介绍 Tubi 广告点播视频 (AVOD) 领域中机器学习的细微之处。机器学习有助于解决推荐、内容理解和广告等无数问题。我们在其中几个用例中广泛使用 PyTorch,因为它为我们提供了灵活性、计算速度和易于实现的特性,以便使用 GPU 训练大规模深度神经网络。

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2021 年 1 月 27 日

Deepset 与 AWS 和 NVIDIA 合作,将 NLP 模型训练速度提升 3.9 倍,成本降低 12.8 倍

在 deepset,我们正在构建下一代商业文档搜索引擎。我们的核心产品 Haystack 是一个开源框架,使开发人员能够利用最新的 NLP 模型进行大规模语义搜索和问答。我们的软件即服务 (SaaS) 平台 Haystack Hub 被金融、法律和汽车等各行业的开发人员使用,以在各种文本文档中查找答案。您可以使用这些答案来改善搜索体验...

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2020 年 12 月 17 日

使用 PyTorch 简化机器学习项目

对于许多外科医生来说,回到手术室回顾他们对患者进行的操作的可能性可以提供宝贵的医学见解。

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2020 年 12 月 17 日

theator 如何构建持续训练框架来扩展其手术智能平台

进行手术很大程度上是关于决策。正如 Frank Spencer 医生在 1978 年所说,“一次熟练的手术大约 75% 是决策,25% 是技巧”。五十年后,外科领域终于——尽管是循序渐进地——正在实施数据科学和 AI 的进步,以增强外科医生在手术室做出最佳决策的能力。这就是 theator 的切入点:该公司正在利用一个手术智能平台重新构想手术,该平台利用了高度...

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2020 年 12 月 2 日

PyTorch JIT 中的图卷积算子

在本次演讲中,科学家 Lindsey Gray 和博士生 Matthias Fey 共同探讨了高能粒子物理学面临的挑战如何推动神经网络开发中更高效的研究和开发流程的需求。他们特别研究了对 PyTorch Geometric 的改进,这些改进使得图神经网络模型能够被 PyTorch JIT 编译,从而极大地简化了大规模部署此类网络的过程。

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2020 年 10 月 22 日

Wadhwani AI 如何使用 PyTorch 赋能棉农

棉花是世界上的主要纤维作物,在全球 80 多个国家种植,全球近 1 亿家庭依靠棉花种植为生。鉴于许多农民的作物如此重要,棉花对病虫害的特殊脆弱性一直困扰着许多人。然而,病虫害同时也是农民面临的最重要且最可预防的问题之一,印度 55% 的杀虫剂使用都用于棉花种植...

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2020 年 10 月 7 日

Lyft 如何使用 PyTorch 为其自动驾驶汽车提供机器学习动力

Lyft 的使命是通过世界上最好的交通方式改善人们的生活。我们相信,在未来,自动驾驶汽车将使交通对每个人来说更安全、更容易获得。这就是为什么 Lyft 的自动驾驶部门 Level 5 正在为 Lyft 网络开发一个完整的自主系统,以使乘客能够享受这项技术的优势。然而,这是一项极其复杂的任务。

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2020 年 9 月 30 日

利用先进机器学习加速药物发现

无论我们在阿斯利康担任什么职位,我们都是探索者。我是生物洞察知识图谱 (BIKG) 团队的一员。我们帮助科学家梳理海量数据,以寻找我们需要的信息,帮助我们交付改变生命的药物。

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2020 年 9 月 30 日

阿斯利康使用 PyTorch 驱动的算法发现新药

自 2017 年推出以来,Facebook 的机器学习框架 PyTorch 一直被很好地应用,其应用范围从为埃隆·马斯克的自动驾驶汽车提供动力,到驱动机器人农业项目。现在,制药公司阿斯利康透露,其内部工程师团队也在利用 PyTorch,并且用于同样重要的工作:简化和加速药物发现。

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2020 年 8 月 6 日

农业 AI:农业生产机器学习

农业如何影响了您今天的生活?如果您住在城市,可能觉得自己与生产食物的农场和农田脱节了。农业是我们生活的核心部分,但我们常常将其视为理所当然。

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2020年7月17日

皮克斯如何使用AI和GANs创建高分辨率内容

随着数字动画师不断拓展技术和创意的边界,为他们提供支持的技术团队正转向人工智能和机器学习,以提供他们所需的工具。皮克斯就是如此,该公司在机器学习方面取得了新的突破,希望以此既提高质量又降低成本。

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2020年7月16日

迪士尼如何使用PyTorch进行动画角色识别

媒体行业的漫长而循序渐进的演变,从传统的广播和家庭影音模式,到包含越来越多数字化内容的混合模式,加速了机器学习和人工智能(AI)的应用。对于像迪士尼这样制作了近一个世纪内容的公司而言,推动这些技术的实施至关重要,因为它能够带来新的消费者体验,并为插画师和编剧提供新的应用以创...

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2020年6月16日

Trigo如何为无摩擦零售构建可扩展的AI开发和部署管线

Trigo是零售市场中基于AI和计算机视觉的无人收银系统提供商,可实现无摩擦结账以及一系列其他店内运营和营销解决方案,例如预测性库存管理、安全和欺诈预防、定价优化和事件驱动营销。

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2020年6月9日

Datarock如何使用PyTorch实现更智能的采矿决策

矿业目前正经历一场数字革命,寻求探索和开采矿产资源的新颖方式。这很大程度上是由于在一个竞争激烈的全球行业中降低成本的需求所驱动的,该行业正面临矿石品位下降和新发现减少的情况。

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2020年4月25日

使用 pytorch/serve 将 huggingface 的 BERT 模型部署到生产环境

太长不看:pytorch/serve 是一个全新的很棒的框架,用于在生产环境中服务 PyTorch 模型。本文将教您如何将其用于 huggingface/transformers 模型,例如 BERT。

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2019年11月14日

加州理工学院如何使用深度学习和 PyTorch 驱动下一代飞机

了解加州理工学院自主系统与技术中心(CAST)如何使用 PyTorch 构建深度学习系统,该系统能够理解飞机与地面互动的空气动力学原理,从而实现更平稳、更安全的着陆。

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2019年11月6日

PyTorch 在杜比实验室的应用

听听杜比实验室如何使用 PyTorch 开发用于音频的深度学习,了解音频AI带来的挑战以及他们在杜比取得的推动该领域发展的突破和应用。

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2019年8月20日

Airbnb 的客户服务对话协助

企业正在使用 PyTorch(一个开源机器学习框架)来无缝地构建、训练和部署其产品和服务中的AI模型到生产环境。了解行业领导者如何利用 PyTorch 为各种应用提供支持,从全球普及的生产力软件到推动医学进步以抗击癌症。

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2019年7月23日

Mapillary 研究:无缝场景分割和 In-Place Activated BatchNorm

像美国这样的发达国家,每年道路变化高达15%,Mapillary 通过将任何相机拍摄的图像组合成世界的3D可视化来满足保持地图更新的日益增长的需求。Mapillary 的独立和协作方式使任何人都能收集、分享和使用街景图像,以改进地图、发展城市和推动汽车工业发展。

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