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訓練和推理
訓練和推理 文章 進(jìn)入訓練和推理技術(shù)社區
英特爾、Habana Labs與Hugging Face推動(dòng)Transformer業(yè)務(wù)在訓練和推理優(yōu)化及擴展取得關(guān)鍵進(jìn)展
- 在過(guò)去的一年中，英特爾、Habana Labs和Hugging Face基于開(kāi)源項目、集成開(kāi)發(fā)者體驗與科學(xué)研究，不斷提升人工智能應用的效率并降低使用門(mén)檻，在創(chuàng )建和訓練高質(zhì)量Transformer模型上取得了重大進(jìn)展。Transformer模型為包括自然語(yǔ)言處理（NLP）、計算機視覺(jué)（CV）、語(yǔ)音等在內廣泛的機器學(xué)習和深度學(xué)習任務(wù)提供先進(jìn)的性能。大規模訓練這些深度學(xué)習模型需要龐大的算力，這個(gè)過(guò)程非常復雜，不僅需要大量時(shí)間，而且成本高昂。通過(guò)英特爾顛覆者計劃（Intel Disruptor Program）與
- 關(guān)鍵字： 英特爾 Habana Labs Hugging Face Transformer業(yè)務(wù) 訓練和推理
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訓練和推理介紹
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