OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能，在42种语言上的单词错误率(WER)低于30％。尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术，1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中，我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍，同时在数学上确保完全取得与原模型相
OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能，在42种语言上的单词错误率(WER)低于30％。尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术，1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中，我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍，同时在数学上确保完全取得与原模型相
前言前面两篇文章讲了Gradio输出日志和ER-NeRF推理的图转存为ts文件这篇就讲讲如何在Gradio中实时的播放服务器生成的m3u8文件要让web上能播放，那首先要有个播放器，支持hls协议的web播放器，有video.js和hls.js等等，原生的video也能播，我这里选用hls.js除了播放器，还得要让web前端上能寻找到m3u8文件，也就是要让gradio能够支持直接通过url加载到m3u8文件，这涉及到gradio的静态文件挂载我们还需要让gradio能够把播放器在我们设计的webui上展示出来，而gradio的组件库里面是没有可用加载hls.js脚本的播放器组件的，这里就涉及
前言文章性质：实验报告📊文章介绍：这是作者选修 人工智能时写的实验报告，设计实现了动物类型产生式推理系统，希望可以为小伙伴们提供微薄之力~ 代码链接：https://download.csdn.net/download/nanzhou520/88677430冷知识+1：小伙伴们不经意的点赞👍🏻与收藏 ✨可以让作者更有创作动力！一、实验目的 1.理解产生式系统的结构原理与实际应用。2.掌握产生式规则表示及规则库组建的实现方法。3.熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。4.学会用高级程序设计语言开发基于规则的动物识别系统。二、实验内容经过课程学习，了解到产生式系统
01引言通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上，使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手。阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务。本文将以Qwen-72B-Chat为例，介绍如何在PAI平台的交互式建模工具PAI-DSW中微调千问大模型。02运行环境要求GPU推荐使用A800（80GB）ps：推
对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小目标。另外一种是相对尺度定义，即以物体在图像中的占比面积比例来判断是否为小目标，例如国际光学工程学会SPIE定义，若目标尺寸小于原图的0.12%则可以判定成小目标。SAHI:SlicingAidedHyperInference（切片辅助超推理）通过图像切片的方式来检测小目标。SAHI检测过程可以描述
LLMPerf是一个开源项目，旨在帮助用户对语言模型进行基准测试，并使其性能具有可复现性。它能够帮助用户评估不同LLM的性能，并根据具体任务做出明智的决策。该项目选择了多个指标来衡量LLM的性能，包括吞吐量、时延、内存使用和成本等。本文介绍了如何使用LLMPerf进行基准测试，并提供了一些实用的技巧和建议。此外，本文还对当前最流行的LLM进行了基准测试，并提供了详细的结果和分析。 需要说明的是，LLMPerf测试可能仍需进一步完善。本文中他们对比了Fireworks给出的性能，不过Fireworks也发布博客进行了澄清，我们也将在后续文章中加以介绍。 （本文由OneFlow编译发布，转载请联系
作者| 符尧，爱丁堡大学博士生OneFlow编译翻译｜宛子琳、杨婷假设有两家公司，它们拥有同样强大的模型。公司A可以用1个GPU为10个用户提供模型，而公司B可以用1个GPU为20个用户提供模型。从长远来看，谁会在竞争中获胜呢？答案是公司B，因为它的成本更低。假设一位研究人员提出了一种超级聪明的解码方法：这种方法拥有巧妙的算法和扎实的数学基础，但无法与FlashAttention兼容。它能在生产环境中使用吗？可能不行，因为FlashAttention对大规模模型部署至关重要。对Transformer推理的深入理解对研究和生产极为有益。然而在现实中，大规模生产通常与前沿研究的关联并不密切，了解算
cpu没报错，换gpu就报错。以下是一些踩坑：坑1：要指定gpu，可以在importtorch之前指定gpu。model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True).to(device)报错: RuntimeError('Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:6andcuda:0!(whencheckingargumentforargumentindexinmethodwrapper_CUDA__inde
实验二:洗衣机模糊推理系统实验实验目的理解模糊逻辑推理的原理及特点，熟练应用模糊推理。实验内容设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。实验要求已知人的操作经验为：“污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长”；“污泥适中,油脂适中,洗涤时间适中”；“污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短”。模糊控制规则如表1所示：xyzSDNGVSSDMGMSDLGLMDNGSMDMGMMDLGLLDNGMLDMGLLDLGVL其中：SD(污泥少)、MD(污泥中)、LD(污泥多)、NG(油脂少)、MG(油脂中)、LG(油脂多)、VS(洗涤时间很短)、S(洗涤时间短)、M(洗涤时间中等)、L(洗涤时间长)、VL(洗涤时间很长)。1.污泥
