Machine Learning & Artificial Intelligence

2024年 7月 17日

使用 RAPIDS 的 Parquet 字符串数据的编码和压缩指南

Parquet Writer 提供了默认关闭的编码和压缩选项。启用这些选项可以为数据提供更好的无损压缩，
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2024年 5月 24日

使用 NVIDIA cuDNN 9 加速多个 Transformer

我们提供的 NVIDIA CUDA 深度神经网络库(cuDNN) 是一个专门为深度学习应用而设计的 GPU 加速库，
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2024年 3月 20日

借助 NVIDIA AI Enterprise IGX 为任务关键型边缘 AI 提供支持

NVIDIA SDK 在加速智慧城市、医疗和机器人等一系列用例中的 AI 应用方面发挥了重要作用。但是，
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2023年 3月 22日

NVIDIA Maxine 提升云端视频会议

实时远程通信已成为新常态，但许多上班族的视频和音频质量仍然很差，这影响了协作和人际交往。
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2023年 3月 15日

如何创建自定义语言模型

在过去的几年里，世代人工智能吸引了公众的注意力和想象力。从给定的自然语言提示，这些生成模型能够生成人类质量的结果，
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2023年 3月 13日

使用集成模型在 NVIDIA Triton 推理服务器上为 ML 模型管道提供服务

在许多生产级机器学习（ ML ）应用程序中，推理并不局限于在单个 ML 模型上运行前向传递。相反，通常需要执行 ML 模型的管道。例如，
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2023年 3月 8日

揭开企业 MLOps 的神秘面纱

在过去几年中，人工智能和机器学习（ ML ）在主流企业中的角色发生了变化。一旦研究或高级开发活动，它们现在为生产系统提供了重要的基础。
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2023年 3月 8日

通过 MLOps 和 NVIDIA 合作伙伴生态系统扩展 AI

人工智能正在影响着每一个行业，从改善客户服务和简化供应链到加速癌症研究。当企业投资人工智能以保持领先于竞争时，
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2023年 3月 7日

开发用于自动车辆感知的端到端自动标记管道

精确标注的数据集对于基于相机的深度学习算法执行自动驾驶车辆感知至关重要。然而，手动标记数据是一个耗时且成本密集的过程。
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2023年 2月 21日

如何管理虚拟环境和自动化 Tox 测试

许多开发人员使用 tox 作为 Python 中标准化和自动化测试的解决方案。然而，
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2023年 2月 13日

Jupyter 环境安全评估

如何判断 Jupyter 实例是否安全？ NVIDIA AI 红色团队开发了 JupyterLab 扩展，
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2023年 1月 31日

使用 NVIDIA TAO 工具包和权重和偏差加速 AI 开发

利用图像分类、对象检测、 自动语音识别 （ ASR ）和其他形式的人工智能可以推动公司和商业部门的大规模变革。然而，
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2023年 1月 23日

监控生产中的机器学习模型指南

机器学习 模型越来越多地用于做出重要的现实决策，从识别欺诈行为到在汽车中应用自动刹车。 一旦将模型部署到生产中，
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2023年 1月 3日

回顾年度： 2022 年趋势文章

2022 年标志着新技术和不断发展的一年，各行业产生了广泛的进步和人工智能驱动的解决方案。其中包括提高 HPC 和 AI 的工作量、
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2022年 12月 13日

使用 NVIDIA TAO 工具包和 Azure 机器学习创建自定义 AI 模型

目前，人工智能应用程序的构建和部署方式正在发生根本性转变。人工智能应用越来越复杂，并应用于更广泛的用例。这需要端到端的人工智能生命周期管理，
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2022年 12月 8日

使用 NVIDIA DeepStream 和 NVIDIA TAO 工具包构建端到端零售分析应用程序

如今，零售商可以使用商店中安装的摄像头和传感器提供的大量视频数据。利用计算机视觉 AI 应用程序，
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