Fine-Tuning – NVIDIA 技術博客
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Thu, 04 Jul 2024 05:13:28 +0000
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使用 Brev.dev 和 NVIDIA NGC 目錄實現一鍵部署 GPU 優化 AI 軟件解決方案
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/deploy-gpu-optimized-ai-software-with-one-click-using-brev-dev-and-nvidia-ngc-catalog/
Mon, 01 Jul 2024 05:08:23 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10539
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Brev.dev 正在利用 NVIDIA NGC 目錄上的軟件庫、框架和 Jupyter Notebooks，讓開發 AI 解決方案變得更加輕松。 通過將云編排工具與簡單的 UI 搭配使用，您可以使用 Brev.dev 在 NVIDIA GPU 上輕松部署軟件，從任何云中可靠地獲取按需 GPU，在瀏覽器中訪問 notebook，或使用 Brev CLI 直接 SSH 到機器中。 NGC 目錄是安全的 GPU 優化軟件中心，包括容器、模型和 Jupyter Notebooks。該目錄簡化了開發和部署 AI 解決方案的流程，加快了企業的上市時間。 此集成解決了在云中啟動 GPU 實例和獲得集成開發環境（IDE）時通常會遇到的許多挑戰，例如設置底層軟件堆棧、調配正確的計算和管理 SSH 密鑰。現在，只需單擊一下，即可將 NGC 目錄中的各種軟件無縫部署到您首選的計算和 IDE 中。
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使用 DRaFT+增強文本到圖像的微調，現已是 NVIDIA NeMo 的一部分
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/enhance-text-to-image-fine-tuning-with-draft-now-part-of-nvidia-nemo/
Fri, 26 Apr 2024 09:12:38 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9917
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文本到圖像的 Diffusion 模型已經被建立為基于給定文本的高保真圖像生成的強大方法。然而， Diffusion 模型并不總是在給定的輸入文本和生成的圖像之間實現所需的對齊，尤其是對于現實生活中沒有遇到的復雜的特殊提示。因此，人們對有效地微調 Diffusion 文本到圖像模型以實現即時對齊并最大化文本到圖像評分模型越來越感興趣。 直接獎勵微調（DRaFT）是一種簡單而有效的方法，旨在微調 Diffusion 模型，以最大化可微分的獎勵函數，如可微分報酬的直接微調 Diffusion 模型所示。 這篇文章解釋了 Diffusion 模型的 DRaFT 方法，以更好地與不同和復雜的提示保持一致。我們還介紹了 DRaFT+，它增強了 DRaFT 方法的能力，并解決了它們的主要缺點。 現在，您可以通過訪問 DRaFT+ 算法和示例代碼 NeMo Aligner 庫 在…
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