BloombergGPT:ALargeLanguageModelforFinance先上论文地址，paper：https://arxiv.org/abs/2303.17564BloombergGPT是彭博社从头自研的大模型，关键词有基于BLOOM模型，70层隐藏层维度7680，多头40约50B参数，700B的token64个AWSX8块40GBXA100=训练53天该模型的定位是将协助彭博社改进现有的金融NLP任务，例如情感分析、命名实体识别、新闻分类和问答等，以更好地帮助公司的客户。因此它能在通用任务和金融特定任务上都有较好的表现，如上图所示。数据集数据集由通用任务数据集和金融数据集一起构成
TensorRT是可以在NVIDIA各种GPU硬件平台下运行的一个C++推理框架。我们利用Pytorch、TF或者其他框架训练好的模型，可以转化为TensorRT的格式，然后利用TensorRT推理引擎去运行我们这个模型，从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度。速度提升的比例是比较可观的。————————————————0.根据我这边是踩坑实验结论1.在windows是使用tensorrt加速还要通过python进行调用的话，需要选择tensorrt（windows版本）8或以上的版本，然后才能在python里面如下进行调用#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:u
【边缘端环境配置】英伟达Jetson系列安装pytorch/tensorflow/ml/tensorrt环境（docker一键拉取）0.JetPack1.安装输入法2.安装docker和nvidia-docker3.拉取l4t-pytorch镜像4.拉取l4t-tensorflow镜像5.拉取l4t-ml镜像6.拉取tensorrt镜像7.镜像换源8.其他（1）设置开机风扇自启（2）安装miniconda（3）下载vscode参考文章Jetson系列板卡是算法边缘端部署无法避开的一道坎，作为英伟达旗下产品，可以使用tensorrt加速，因此用户较多，生态较好；但是由于是ARM架构，因此无法使用
[CV学习笔记]tensorr加速篇之yolov5seg实例分割1.前言yolov5-7.0版本继续更新了实例分割的代码，其分割的精度与速度令人惊讶，本文将yolov5-seg进行tensorrt加速，并利用矩阵的方法对进行部分后处理.实例分割原理:yolactyolov5seg-cpp实现代码:Yolov5-instance-seg-tensorrtcpp矩阵实现:algorithm-cpp本文测试代码:https://github.com/Rex-LK/tensorrt_learning/tree/main/trt_cpp/src/trt/demo-infer/yolov5seg欢迎正在学
又一个国内类ChatGPT模型？【秘塔科技上线自研LLM大模型「对话写作猫」】（马上被打脸~~）一直期待中国有没有类ChatGPT产品可以出现。昨天，2023年2月27日，秘塔科技上线了自研LLM大模型「对话写作猫」，开始对外公测感兴趣的小伙伴可以点击下方的链接进行尝试。xiezuocat.com/chat看一下他的表现。当我询问他的名字时：为了和NewBiying上的产品进行对齐，我也问了几个常见的问题，比如让他帮我定制一个去天津的三天的行程。但是因为输入过快变成了绘制结果，他给我返回了一系列的图片，这个还是让我感觉比较惊讶的。ChatGPT好像没有绘画的功能？我把对话内容修改了一下，改成了
我正在尝试使用TensorRT部署经过训练的U-Net。该模型是使用Keras训练的(使用Tensorflow作为后端)。代码与此非常相似:https://github.com/zhixuhao/unet/blob/master/model.py当我将模型转换为UFF格式时，使用如下代码:importuffimportosuff_fname=os.path.join("./models/","model_"+idx+".uff")uff_model=uff.from_tensorflow_frozen_model(frozen_file=os.path.join('./models',
前言欢迎大家关注有三AI的视频课程系列，我们的视频课程系列共分为5层境界，内容和学习路线图如下：第1层：掌握学习算法必要的预备知识，包括Python编程，深度学习基础，数据使用，框架使用。第2层：掌握CV算法最底层的能力，包括模型设计基础，图像分类，模型分析。第3层：掌握CV算法最核心的方向，包括图像分割，目标检测，图像生成，目标跟踪。第4层：掌握CV算法最核心的应用，包括人脸图像，图像质量，视频分析，图像编辑。第5层：掌握算法落地的关键技术，包括模型优化，模型部署。其中部分课程的主体内容已经更新完毕，比如数据使用/模型分析/图像分类/图像分割/目标检测/图像生成/图像翻译/视频分类/模型部署
一 简介： TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。 在平时的工作与学习中也都尝试过使用Libtorch和onnxruntime的方式部署过深度学习模型。但这两款多多少少存在着内存与显存占用的问题，并且无法完
一 简介： TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理。 在平时的工作与学习中也都尝试过使用Libtorch和onnxruntime的方式部署过深度学习模型。但这两款多多少少存在着内存与显存占用的问题，并且无法完
文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下载地址anaconda清华镜像源，我选择的是Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh。进入到下载文件夹，按如下命令依次安装即可：chmod+xAnaconda3-2021.11
