TensorFlow PjRT：自動(dòng)并行化的新范式 在大模型時(shí)代，訓(xùn)練一個(gè)千億參數(shù)的語言模型已經(jīng)不再是“能不能”的問題，而是“快不快、省不省、穩(wěn)不穩(wěn)”的工程挑戰(zhàn)。過去幾年，我們見證了從單卡訓(xùn)練到多GPU集群、再到TPU Pod千卡并行的躍遷?！?

隱私保護(hù)新范式：TensorFlow.js 如何重塑前端智能 在醫(yī)療應(yīng)用中上傳病歷圖像時(shí)，你是否曾猶豫過？在使用在線語音助手時(shí)，有沒有擔(dān)心過錄音被傳到某個(gè)遙遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)中心？這些疑慮并非空穴來風(fēng)。隨著 AI 滲透進(jìn)日常生活的每個(gè)角…

寒武紀(jì)MLU加速TensorFlow落地挑戰(zhàn)分析 在AI基礎(chǔ)設(shè)施國產(chǎn)化浪潮席卷各行各業(yè)的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題擺在眾多企業(yè)面前：如何在保障性能與穩(wěn)定性的前提下，擺脫對國外GPU的依賴？尤其是在金融、政務(wù)、能源等關(guān)鍵領(lǐng)域，供應(yīng)鏈安全…

云原生AI開發(fā)：Google Cloud AI Platform TensorFlow實(shí)戰(zhàn) 在當(dāng)今企業(yè)加速智能化轉(zhuǎn)型的浪潮中，一個(gè)常見的困境反復(fù)浮現(xiàn)：數(shù)據(jù)科學(xué)家在本地筆記本上訓(xùn)練出的模型，一旦進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境就“水土不服”——依賴沖突、性能下降、部署失敗。這…

案例地址：http://www.zjmazhang.gov.cn/hdjlpt/published?via=pc 我才開始一直遇到的問題如該圖片所示：一直懷疑是自己代碼思路問題，我來回測驗(yàn)，我在控制臺(tái)前后對比響應(yīng)cookies和請求cookies發(fā)現(xiàn)不一致，后來我換…

AutoGraph源碼轉(zhuǎn)換機(jī)制深度剖析 在構(gòu)建高性能機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)時(shí)，開發(fā)者常常面臨一個(gè)兩難選擇：是采用靈活但低效的命令式編程快速驗(yàn)證模型邏輯，還是忍受復(fù)雜晦澀的圖構(gòu)建語法來換取執(zhí)行效率？TensorFlow 的 AutoGraph 正是在這一矛盾中…

WasmEdge邊緣運(yùn)行時(shí)支持TensorFlow模型嘗試 在智能制造車間的邊緣網(wǎng)關(guān)上，一臺(tái)攝像頭每秒捕捉數(shù)百幀產(chǎn)品圖像，系統(tǒng)需要在20毫秒內(nèi)判斷是否存在表面缺陷。若將數(shù)據(jù)傳至云端推理，僅網(wǎng)絡(luò)延遲就可能超過100毫秒——這正是傳統(tǒng)AI部署模式在實(shí)時(shí)性要…

阿里云GPU服務(wù)器部署TensorFlow鏡像完整教程 在今天的AI開發(fā)場景中，一個(gè)常見的痛點(diǎn)是：明明代碼寫好了，數(shù)據(jù)也準(zhǔn)備齊全，結(jié)果一運(yùn)行才發(fā)現(xiàn)環(huán)境不兼容——CUDA版本對不上、cuDNN缺失、TensorFlow無法識別GPU……這類問題耗費(fèi)了大量本…