Machine Learning & Artificial Intelligence

2024年 7月 17日

使用 RAPIDS 的 Parquet 字符串數據的編碼和壓縮指南

Parquet Writer 提供了默認關閉的編碼和壓縮選項。啟用這些選項可以為數據提供更好的無損壓縮，
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2024年 5月 24日

使用 NVIDIA cuDNN 9 加速多個 Transformer

我們提供的 NVIDIA CUDA 深度神經網絡庫(cuDNN) 是一個專門為深度學習應用而設計的 GPU 加速庫，
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2024年 3月 20日

借助 NVIDIA AI Enterprise IGX 為任務關鍵型邊緣 AI 提供支持

NVIDIA SDK 在加速智慧城市、醫療和機器人等一系列用例中的 AI 應用方面發揮了重要作用。但是，
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2023年 3月 22日

NVIDIA Maxine 提升云端視頻會議

實時遠程通信已成為新常態，但許多上班族的視頻和音頻質量仍然很差，這影響了協作和人際交往。
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2023年 3月 15日

如何創建自定義語言模型

在過去的幾年里，世代人工智能吸引了公眾的注意力和想象力。從給定的自然語言提示，這些生成模型能夠生成人類質量的結果，
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2023年 3月 13日

使用集成模型在 NVIDIA Triton 推理服務器上為 ML 模型管道提供服務

在許多生產級機器學習（ ML ）應用程序中，推理并不局限于在單個 ML 模型上運行前向傳遞。相反，通常需要執行 ML 模型的管道。例如，
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2023年 3月 8日

揭開企業 MLOps 的神秘面紗

在過去幾年中，人工智能和機器學習（ ML ）在主流企業中的角色發生了變化。一旦研究或高級開發活動，它們現在為生產系統提供了重要的基礎。
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2023年 3月 8日

通過 MLOps 和 NVIDIA 合作伙伴生態系統擴展 AI

人工智能正在影響著每一個行業，從改善客戶服務和簡化供應鏈到加速癌癥研究。當企業投資人工智能以保持領先于競爭時，
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2023年 3月 7日

開發用于自動車輛感知的端到端自動標記管道

精確標注的數據集對于基于相機的深度學習算法執行自動駕駛車輛感知至關重要。然而，手動標記數據是一個耗時且成本密集的過程。
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2023年 2月 21日

如何管理虛擬環境和自動化 Tox 測試

許多開發人員使用 tox 作為 Python 中標準化和自動化測試的解決方案。然而，
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2023年 2月 13日

Jupyter 環境安全評估

如何判斷 Jupyter 實例是否安全？ NVIDIA AI 紅色團隊開發了 JupyterLab 擴展，
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2023年 1月 31日

使用 NVIDIA TAO 工具包和權重和偏差加速 AI 開發

利用圖像分類、對象檢測、 自動語音識別 （ ASR ）和其他形式的人工智能可以推動公司和商業部門的大規模變革。然而，
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2023年 1月 23日

監控生產中的機器學習模型指南

機器學習 模型越來越多地用于做出重要的現實決策，從識別欺詐行為到在汽車中應用自動剎車。 一旦將模型部署到生產中，
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2023年 1月 3日

回顧年度： 2022 年趨勢文章

2022 年標志著新技術和不斷發展的一年，各行業產生了廣泛的進步和人工智能驅動的解決方案。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 機器學習創建自定義 AI 模型

目前，人工智能應用程序的構建和部署方式正在發生根本性轉變。人工智能應用越來越復雜，并應用于更廣泛的用例。這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 工具包構建端到端零售分析應用程序

如今，零售商可以使用商店中安裝的攝像頭和傳感器提供的大量視頻數據。利用計算機視覺 AI 應用程序，
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