借助 NVIDIA AI，戴爾、浪潮、Microsoft Azure 和 Supermicro 在今天發(fā)布的新 MLPerf 基準(zhǔn)測試中創(chuàng)下快速訓(xùn)練 AI 模型的記錄。
2021-12-03 10:19:52
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通過完成全部6項(xiàng)MLPerf基準(zhǔn)測試，NVIDIA展現(xiàn)出了全球一流的性能表現(xiàn)和多功能性。NVIDIA AI平臺在訓(xùn)練性能方面創(chuàng)下了八項(xiàng)記錄，其中包括三項(xiàng)大規(guī)模整體性能紀(jì)錄和五項(xiàng)基于每個(gè)加速器的性能紀(jì)錄。
2019-07-11 17:29:467033 A100采用了NVIDIA Ampere架構(gòu)的突破性設(shè)計(jì)，該設(shè)計(jì)為NVIDIA第八代GPU提供了迄今為止最大的性能飛躍，集AI訓(xùn)練和推理于一身，并且其性能相比于前代產(chǎn)品提升了高達(dá)20倍。
2020-05-15 11:48:182929 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/黃晶晶）AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集正高速增長，與之相適應(yīng)的不僅是HBM的迭代升級，還有用于處理這些海量數(shù)據(jù)的服務(wù)器內(nèi)存技術(shù)的不斷發(fā)展。 ? 以經(jīng)過簡化的AI訓(xùn)練管道流程來看，在數(shù)據(jù)采集進(jìn)來
2024-07-04 09:09:294931 
我從在線平臺標(biāo)注完并且下載了數(shù)據(jù)集，也按照ai cube的要求修改了文件夾名稱，但是導(dǎo)入提示
不知道是什么原因，我該怎么辦?
以下是我修改后的文件夾目錄
2025-08-11 08:12:12
AI Cube進(jìn)行yolov8n模型訓(xùn)練 創(chuàng)建項(xiàng)目目標(biāo)檢測時(shí)顯示數(shù)據(jù)集目錄下存在除標(biāo)注和圖片外的其他目錄怎么解決
2025-02-08 06:21:58
算法和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來、以及AI芯片的出現(xiàn)。 第三波AI浪潮的發(fā)展主要由深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破引領(lǐng)，而英偉達(dá)（Nvidia）憑借其通用的GPU單元，專門的TensorRT加速器，強(qiáng)勁的矩陣運(yùn)算性能加上對其他
2018-06-11 08:20:23
月和今年7月兩度樹立了數(shù)據(jù)中心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的性能標(biāo)桿。今天發(fā)布的行業(yè)基準(zhǔn)測試結(jié)果顯示，NVIDIA還引領(lǐng)著數(shù)據(jù)中心內(nèi)部與外部AI網(wǎng)絡(luò)趨勢。NVIDIA Turing GPU和Xavier 芯片系統(tǒng)在
2019-11-08 19:44:51
數(shù)據(jù)集下載失敗什么原因太大了嗎，小的可以下載，想把大的下載去本地訓(xùn)練報(bào)錯(cuò)網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤
大的數(shù)據(jù)集多大？數(shù)據(jù)量有多少？
2025-06-18 07:04:10
訓(xùn)練好的ai模型導(dǎo)入cubemx不成功咋辦，試了好幾個(gè)模型壓縮了也不行，ram占用過大，有無解決方案？
2023-08-04 09:16:28
人工智能 (AI) 將改變世界。但要實(shí)現(xiàn)其潛力，我們將不得不改變設(shè)計(jì)計(jì)算系統(tǒng)的方式。諸如在云中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或在邊緣實(shí)時(shí)執(zhí)行模式識別等任務(wù)將需要專門的片上系統(tǒng) (SoC)，最終需要針對獨(dú)特的功率、性能
2022-03-29 14:40:21
。然后新建一個(gè)文件夾，執(zhí)行cmake編譯命令就行。檢測效果如下所示。實(shí)際上，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集是COCO數(shù)據(jù)集，里面的類別如person、chair、cup、car等都可以檢測識別。這里僅僅以plant
2023-02-14 14:19:45
近日，《自然》雜志上發(fā)表了關(guān)于谷歌 DeepMind 使用 AI 診斷眼疾實(shí)現(xiàn)重大突破的文章。結(jié)果顯示，在 997 例患者的掃描測試中，DeepMind 的算法優(yōu)于英國莫菲爾眼科醫(yī)院
2018-08-15 11:01:51
從零開始使用Detectron訓(xùn)練第三方數(shù)據(jù)集是什么體驗(yàn)（六）
2020-04-14 11:44:48
圖像的快速鑒別，滿足實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)的應(yīng)用需求。
3. 數(shù)據(jù)采集
AI圖片數(shù)據(jù)集，本項(xiàng)目使用gemini生成圖片，使用的是gem來實(shí)現(xiàn)的。
提示詞如下
你是一個(gè)能夠生成美術(shù)繪本風(fēng)格插畫的智能Agent
2025-08-21 13:59:47
、分布式群體智能
1）物聯(lián)網(wǎng)AGI系統(tǒng)
優(yōu)勢：
組成部分：
2）分布式AI訓(xùn)練
7、發(fā)展重點(diǎn)：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的后訓(xùn)練與推理
8、超越大模型：神經(jīng)符號計(jì)算
三、AGI芯片的實(shí)現(xiàn)
1、技術(shù)需求
AI取得成功
2025-09-18 15:31:59
用于訓(xùn)練模型，如下圖所示：我選擇的方式為上傳本地圖片的方式，選項(xiàng)選擇如下：上傳圖片后，我們需要對圖片進(jìn)行標(biāo)記，操作則需要點(diǎn)擊下圖所示的 查看與標(biāo)注第四步：在創(chuàng)建數(shù)據(jù)集完成后，就是模型訓(xùn)練，我們進(jìn)入模型
2021-03-23 14:32:35
起因是現(xiàn)在平臺限制了圖片數(shù)量，想要本地訓(xùn)練下載數(shù)據(jù)集時(shí)發(fā)現(xiàn)只會跳出網(wǎng)絡(luò)異常的錯(cuò)誤，請問這有什么解決辦法？
2025-07-22 06:03:52
（三）使用YOLOv3訓(xùn)練BDD100K數(shù)據(jù)集之開始訓(xùn)練
2020-05-12 13:38:55
800Gbps，完美適配大模型訓(xùn)練等高帶寬場景
廣泛兼容 ：通過NVIDIA Quantum-2交換機(jī)、Spectrum-4以太網(wǎng)設(shè)備的嚴(yán)格兼容性測試
穩(wěn)定可靠 ：平均無故障時(shí)間(MTBF)突破300萬小時(shí)，較
2025-08-13 16:38:17
問題最近在Ubuntu上使用Nvidia GPU訓(xùn)練模型的時(shí)候，沒有問題，過一會再訓(xùn)練出現(xiàn)非?？D，使用nvidia-smi查看發(fā)現(xiàn)，顯示GPU的風(fēng)扇和電源報(bào)錯(cuò)：解決方案自動風(fēng)扇控制在nvidia
2022-01-03 08:24:09
、PyTorch和MXNet框架中常用的開源深度學(xué)習(xí)模型。這些模型在公共數(shù)據(jù)集上經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練和優(yōu)化，可以在TI適用于邊緣AI的處理器上高效運(yùn)行。TI會定期使用開源社區(qū)中的新模型以及TI設(shè)計(jì)的模型對Model Zoo
2022-11-03 06:53:28
無法確定是否可以輸入隨機(jī)數(shù)據(jù)集來生成 INT8 訓(xùn)練后量化模型。
2025-03-06 06:45:31
AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練：基于用戶特定應(yīng)用場景，用戶采集照片或視頻，通過AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練工程師**（用戶公司****員工）** ，進(jìn)行特征標(biāo)定后，將標(biāo)定好的訓(xùn)練樣本，通過AI訓(xùn)練服務(wù)器，進(jìn)行AI學(xué)習(xí)訓(xùn)練獲得訓(xùn)練
2025-04-28 11:11:47
用于計(jì)算機(jī)視覺訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集
2021-02-26 07:35:08
NVIDIA Quantum-2交換機(jī)等主流設(shè)備。
平滑擴(kuò)展：與現(xiàn)有400G/100G設(shè)備無縫互通，降低數(shù)據(jù)中心升級成本。
多場景覆蓋：從AI訓(xùn)練集群的“大象流”到AI推理的碎片化流量，均可通過智能
2025-08-13 19:01:20
英偉達(dá)研究人員使用一對生成的對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和一些無監(jiān)督學(xué)習(xí)來創(chuàng)建一個(gè)圖像到圖像的翻譯網(wǎng)絡(luò)，可以減少 人工智能 （AI）的訓(xùn)練時(shí)間。 在一篇博文中，該公司解釋了其GAN是如何在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的，他們分享了一個(gè)“潛在的空間假設(shè)”，允許將圖像從一個(gè)GAN傳遞到下一個(gè)，從而生成圖像。
2018-02-12 03:51:002526 在國家的扶持下，中國AI項(xiàng)目進(jìn)展順利，并且收集到了全球上最大的共享數(shù)據(jù)集。訪問這些驚人的數(shù)據(jù)集可以立即增強(qiáng)任何AI公司訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。但這些全球最富有的科技公司不僅僅是因?yàn)橹袊凝嫶?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)集才被吸引過來。
2018-09-25 09:34:124295 最近三個(gè)月，芬蘭兩所監(jiān)獄的囚犯在從事一種新型勞動：給商業(yè)文章打標(biāo)簽，為一家人工智能初創(chuàng)公司的算法提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
2019-04-01 11:48:131086 2019年12月18日— — NVIDIA于今日發(fā)布一款突破性的推理軟件。借助于該軟件，全球各地的開發(fā)者都可以實(shí)現(xiàn)會話式AI應(yīng)用，大幅減少推理延遲。而此前，巨大的推理延遲一直都是實(shí)現(xiàn)真正交互式互動的一大阻礙。
2019-12-19 10:06:511571 NVIDIA于今日發(fā)布NVIDIA A100 80GB GPU，這一創(chuàng)新將支持NVIDIA HGX AI超級計(jì)算平臺。該GPU內(nèi)存比上一代提升一倍，能夠?yàn)檠芯咳藛T和工程師們提供空前的速度和性能，助力實(shí)現(xiàn)新一輪AI和科學(xué)技術(shù)突破。
2020-11-17 09:59:523314 英偉達(dá)待發(fā)布最新研究成果，通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)集模擬新圖像，以期突破人工智能訓(xùn)練的潛力。
2020-12-09 10:37:192548 NVIDIA 攜手生物制藥公司阿斯利康（ AstraZeneca ）和佛羅里達(dá)大學(xué)的學(xué)術(shù)健康中心和佛羅里達(dá)大學(xué)健康學(xué)院，利用突破性的Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開展新的 AI 研究項(xiàng)目。
2021-04-15 09:15:174914 Forrester Research于周一在企業(yè)級AI基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商評估中，將NVIDIA評為AI基礎(chǔ)設(shè)施的領(lǐng)導(dǎo)者。
2021-12-28 09:49:432032 Forrester Research于周一在企業(yè)級AI基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商評估中，將NVIDIA評為AI基礎(chǔ)設(shè)施的領(lǐng)導(dǎo)者。
2021-12-28 09:52:572263 深度學(xué)習(xí)是推動當(dāng)前人工智能大趨勢的關(guān)鍵技術(shù)。在 MATLAB 中可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署全流程開發(fā)和應(yīng)用。聯(lián)合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推斷。
2022-02-18 13:31:442702 在當(dāng)今計(jì)算平臺上，大型 AI 模型可能需要數(shù)月來完成訓(xùn)練。而這樣的速度對于企業(yè)來說太慢了。 隨著一些模型（例如大型語言模型）達(dá)到數(shù)萬億參數(shù)，AI、高性能計(jì)算和數(shù)據(jù)分析變得日益復(fù)雜。 NVIDIA
2022-04-01 09:24:555452 本系列的第一篇文章介紹了在 NVIDIA 遷移學(xué)習(xí)工具箱中使用開源 COCO 數(shù)據(jù)集和 BodyPoseNet 應(yīng)用程序的 如何訓(xùn)練二維姿態(tài)估計(jì)模型 。
2022-04-10 09:41:202425 
NVIDIA 實(shí)現(xiàn)提供了在培訓(xùn)開始時(shí)預(yù)計(jì)算這些基礎(chǔ)的選項(xiàng)。整個(gè)數(shù)據(jù)集迭代一次，基緩存在 RAM 中。前向傳遞開始時(shí)的計(jì)算基數(shù)過程被更快的 CPU 到 GPU 內(nèi)存拷貝所取代。
2022-04-20 15:58:572010 
利用 NVIDIA TLT 快速準(zhǔn)確地訓(xùn)練人工智能模型的探索表明，人工智能在工業(yè)過程中具有巨大的潛力。
2022-04-20 17:45:403441 
為了加快生產(chǎn)級、高精度 AI 模型的開發(fā)，NVIDIA 提供多種工具用于生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練和優(yōu)化模型以及快速創(chuàng)建可立即部署的 AI 模型。
2022-04-29 14:33:042182 超級計(jì)算機(jī)、儀器和不斷擴(kuò)展的量子計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)將通過 NVIDIA 超級芯片和軟件實(shí)現(xiàn)性能突破。
2022-06-01 10:46:382103 Champollion 超級計(jì)算機(jī)位于格勒諾布爾，由慧與和 NVIDIA 聯(lián)合構(gòu)建，它將為全球科學(xué)和工業(yè)領(lǐng)域的用戶創(chuàng)建大規(guī)模模擬和訓(xùn)練 AI 模型。
2022-06-14 14:56:482372 韓國先進(jìn)的移動運(yùn)營商構(gòu)建包含數(shù)百億個(gè)參數(shù)的大型語言模型，并使用 NVIDIA DGX SuperPOD 平臺和 NeMo Megatron 框架訓(xùn)練該模型。
2022-09-27 09:24:301995 得益于 NVIDIA Research 新的 AI 模型，越來越多的公司和創(chuàng)作者創(chuàng)建的大型虛擬世界可以更輕松地填充一系列多種多樣的 3D 建筑、車輛、人物等內(nèi)容。
2022-09-27 09:33:021605 與 AI 應(yīng)用程序，基于 NVIDIA BlueField DPU 與 NVIDIA InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)存儲、AI 卸載、加速和隔離功能，引領(lǐng)新一代人工智能就緒的基礎(chǔ)設(shè)施，驅(qū)動未來 AI 工廠
2022-10-18 09:20:551412 NVIDIA 最新公開課來了，本次將圍繞用于開發(fā)和訓(xùn)練智能機(jī)器人的模擬平臺—— NVIDIA Isaac Sim 。 NVIDIA Isaac Sim NVIDIA Isaac Sim 由
2022-10-19 15:58:352798 在進(jìn)行AI模型訓(xùn)練過程前，需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理, Tensorflow提供了tf.data數(shù)據(jù)集處理模塊，通過該接口能夠輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集預(yù)處理。tf.data支持對數(shù)據(jù)集進(jìn)行大量處理，如圖片裁剪、圖片打亂、圖片分批次處理等操作。
2022-11-29 15:34:592051 在 NeurIPS 這一關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的業(yè)界知名會議上，NVIDIA Research 帶來了 60 多個(gè)項(xiàng)目，并展示了開創(chuàng)性成果 兩篇 NVIDIA Research 的論文
2022-12-01 22:40:02978 可以訪問預(yù)訓(xùn)練模型的完整源代碼和模型權(quán)重。 該工具套件能夠高效訓(xùn)練視覺和對話式 AI 模型。由于簡化了復(fù)雜的 AI 模型和深度學(xué)習(xí)框架，即便是不具備 AI 專業(yè)知識的開發(fā)者也可以使用該工具套件來構(gòu)建 AI 模型。通過遷移學(xué)習(xí)，開發(fā)者可以使用自己的數(shù)據(jù)對 NVIDIA 預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，
2022-12-15 19:40:061778 隨著新型 AI 技術(shù)的快速發(fā)展，模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的相關(guān)文檔質(zhì)量有所下降。模型內(nèi)部到底有什么秘密？它們又是如何組建的？本文綜合整理并分析了現(xiàn)代大型語言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
2023-02-21 10:06:232610 NVIDIA TAO 工具套件 提供了一個(gè)低代碼 AI 框架，讓無論是新手還是數(shù)據(jù)科學(xué)專家都可以使用這個(gè)平臺加速視覺 AI 模型開發(fā)。通過 NVIDIA TAO 工具套件，開發(fā)人員可以進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)
2023-03-29 03:40:041755 預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。 如果要教一個(gè)剛學(xué)會走路的孩子什么是獨(dú)角獸，那么我們首先應(yīng)
2023-04-04 01:45:022355 作為人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對于模型的訓(xùn)練和優(yōu)化至關(guān)重要。在過去的幾十年中，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和硬件性能的不斷提升，人工智能技術(shù)得到了快速的發(fā)展，但是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集作為基礎(chǔ)部分，卻一直是制約其發(fā)展
2023-04-26 17:27:212313 人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是人工智能技術(shù)發(fā)展中至關(guān)重要的一環(huán)。然而，在構(gòu)建和使用數(shù)據(jù)集時(shí)，我們常常會遇到一些誤區(qū)和挑戰(zhàn)，這些問題可能會影響數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和使用效果。本文將探討人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的誤區(qū)、挑戰(zhàn)以及應(yīng)對方法。
2023-04-27 17:50:092102 預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。
2023-05-25 17:10:091816 vivo AI 團(tuán)隊(duì)與 NVIDIA 團(tuán)隊(duì)合作，通過算子優(yōu)化，提升 vivo 文本預(yù)訓(xùn)練大模型的訓(xùn)練速度。在實(shí)際應(yīng)用中， 訓(xùn)練提速 60% ，滿足了下游業(yè)務(wù)應(yīng)用對模型訓(xùn)練速度的要求。通過
2023-05-26 07:15:031303 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程15.9之預(yù)訓(xùn)練BERT的數(shù)據(jù)集.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 11:06:26
0 實(shí)驗(yàn)室在 SageMaker Studio Lab 中打開筆記本
為了預(yù)訓(xùn)練第 15.8 節(jié)中實(shí)現(xiàn)的 BERT 模型，我們需要以理想的格式生成數(shù)據(jù)集，以促進(jìn)兩項(xiàng)預(yù)訓(xùn)練任務(wù)：掩碼語言建模和下一句預(yù)測
2023-06-05 15:44:401461 AI 應(yīng)用，而這一切都可以在 Snowflake 數(shù)據(jù)云中安全地實(shí)現(xiàn)。 憑借用于開發(fā)大語言模型（LLM）的 NVIDIA NeMo 平臺 以及 NVIDIA GPU 加速計(jì)算 ，Snowflake 將助力企業(yè)使用 Snowf
2023-06-27 21:10:01838 
NVIDIA 初創(chuàng)加速計(jì)劃成員 Rendered.ai 將 Omniverse Replicator 集成到其合成數(shù)據(jù)生成平臺，使 AI 訓(xùn)練變得更加簡單易用。 Rendered.ai 正在通過其
2023-07-12 19:10:021232 
Rendered.ai 將 NVIDIA Omniverse Replicator 集成到其合成數(shù)據(jù)生成平臺，使 AI 訓(xùn)練變得更加簡單易用。
2023-07-24 09:14:531772 
NVIDIA TAO 工具套件 提供了一個(gè)低代碼 AI 框架，無論是新手還是數(shù)據(jù)科學(xué)專家都可以使用這個(gè)平臺加速視覺 AI 模型開發(fā)。有了 TAO 工具套件，開發(fā)人員可以進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，通過適應(yīng)和優(yōu)化
2023-07-31 20:45:013363 
這些性能強(qiáng)大的新系統(tǒng)將利用 NVIDIA Omniverse 平臺加速高計(jì)算密集度的復(fù)雜應(yīng)用，包括 AI 訓(xùn)練和推理、3D 設(shè)計(jì)和可視化、視頻處理、工業(yè)數(shù)字化等。
2023-08-23 14:20:18647 需求，比如兼容性、安全性和用來訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)。 NVIDIA AI Foundation Models? 集企業(yè)級預(yù)訓(xùn)練模型之大成，
2023-11-16 21:15:021309 
GPU 和海量的數(shù)據(jù)集上所訓(xùn)練而成。 不過這可能會給想要使用生成式 AI 的企業(yè)帶來很多巨大的挑戰(zhàn)。 NVIDIA NeMo （一個(gè)用于構(gòu)建、自定義和運(yùn)行 LLM 的框架）能夠幫助企業(yè)克服上述挑戰(zhàn)
2023-11-29 21:15:021183 
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大型預(yù)訓(xùn)練模型如GPT-4、BERT等在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著的成功。這些大模型背后的關(guān)鍵之一是龐大的數(shù)據(jù)集，為模型提供了豐富的知識和信息。本文將探討大模型數(shù)據(jù)集的突破邊界以及未來發(fā)展趨勢。
2023-12-06 16:10:441236 的發(fā)展趨勢。 二、語音數(shù)據(jù)集的重要性 提高語音識別和生成能力：語音數(shù)據(jù)集包含大量的語音樣本，可以為模型提供充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而提高語音識別和生成的能力。通過對語音數(shù)據(jù)集的深入學(xué)習(xí)和分析，AI模型可以更好地理解和模擬
2023-12-12 11:32:031336 提升語音識別和生成能力：語音數(shù)據(jù)集為AI模型提供了豐富的語音樣本，通過訓(xùn)練和學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)，AI可以更好地理解和模擬人類的語音特征，從而提高語音識別的準(zhǔn)確性和語音生成的自然度。 促進(jìn)多模態(tài)交互：語音數(shù)據(jù)集可以與其他模態(tài)
2023-12-14 14:33:511753 作為專為 NVIDIA? BlueField? 網(wǎng)絡(luò)平臺而設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施軟件框架，NVIDIA? DOCA? 使廣大開發(fā)者能夠利用其行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) API 在 NVIDIA BlueField
2024-02-23 10:02:131315 英偉達(dá)擅用版權(quán)作品遭起訴 AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)和版權(quán)的矛盾凸顯 據(jù)外媒路透社的報(bào)道，AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)和版權(quán)之間的矛盾日益凸顯。英偉達(dá)因?yàn)樯糜冒鏅?quán)作品訓(xùn)練其NeMo人工智能平臺而遭作者起訴。 有三位作家已發(fā)起
2024-03-11 14:17:271018 本文將分享阿里云人工智能平臺 PAI 團(tuán)隊(duì)與 NVIDIA Megatron-Core 團(tuán)隊(duì)在 MoE (Mixture of Experts) 大語言模型（LLM）實(shí)現(xiàn)與訓(xùn)練優(yōu)化上的創(chuàng)新工作。
2024-03-22 09:50:372400 
大陸集團(tuán)使用 IBM Storage Scale 和 NVIDIA DGX 系統(tǒng)將 AI 訓(xùn)練時(shí)間縮短了 70% 與此前相比，大陸集團(tuán)每月可同時(shí)進(jìn)行至少多 14 倍的深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn) 北京2024年6月
2024-06-25 20:30:44757 
PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，它以其靈活性、易用性和強(qiáng)大的動態(tài)圖特性而聞名。在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，數(shù)據(jù)集是不可或缺的組成部分。然而，很多時(shí)候，我們可能需要使用自己的數(shù)據(jù)集而不是現(xiàn)成
2024-07-02 14:09:414636 在本文中，我們將介紹如何在PyCharm中訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。PyCharm是一款流行的Python集成開發(fā)環(huán)境，提供了許多用于數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的工具。 1. 安裝PyCharm和相關(guān)庫 首先，確保你已經(jīng)
2024-07-11 10:10:051816 Nemotron-4 340B 是針對 NVIDIA NeMo 和 NVIDIA TensorRT-LLM 優(yōu)化的模型系列，該系列包含最先進(jìn)的指導(dǎo)和獎(jiǎng)勵(lì)模型，以及一個(gè)用于生成式 AI 訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。
2024-09-06 14:59:231172 
在一年一度的 AI 城市挑戰(zhàn)賽中，來自世界各地的數(shù)百支參賽隊(duì)伍在 NVIDIA Omniverse 生成的基于物理學(xué)的數(shù)據(jù)集上測試了他們的 AI 模型。
2024-09-09 10:04:591280 NVIDIA Research 發(fā)表 50 多篇論文，介紹 AI 軟件在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、自動駕駛汽車開發(fā)、醫(yī)療和機(jī)器人領(lǐng)域的潛在應(yīng)用。
2024-09-09 10:08:481540 NVIDIA 在國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識別會議（CVPR）上展示了用于自動駕駛汽車開發(fā)的加速計(jì)算和生成式 AI 的突破技術(shù)。
2024-09-09 10:11:071177 訓(xùn)練AI大模型是一個(gè)復(fù)雜且耗時(shí)的過程，涉及多個(gè)關(guān)鍵步驟和細(xì)致的考量。 一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 1. 數(shù)據(jù)收集 確定數(shù)據(jù)類型 ：根據(jù)模型的應(yīng)用場景，確定需要收集的數(shù)據(jù)類型，如文本、圖像、音頻等。 尋找數(shù)據(jù)
2024-10-17 18:17:503952 和訓(xùn)練AI大模型之前，需要明確自己的具體需求，比如是進(jìn)行自然語言處理、圖像識別、推薦系統(tǒng)還是其他任務(wù)。 二、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理 數(shù)據(jù)收集 根據(jù)任務(wù)需求，收集并準(zhǔn)備好足夠的數(shù)據(jù)集。 可以選擇公開數(shù)據(jù)集、自有數(shù)據(jù)集或者通過數(shù)據(jù)標(biāo)
2024-10-23 15:07:576916 AI大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源廣泛且多元化，這些數(shù)據(jù)源對于構(gòu)建和優(yōu)化AI模型至關(guān)重要。以下是對AI大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源的分析： 一、公開數(shù)據(jù)集 公開數(shù)據(jù)集是AI大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重要來源之一。這些數(shù)據(jù)集通常由
2024-10-23 15:32:106730 麗蟾科技通過 Leaper 資源管理平臺集成 NVIDIA AI Enterprise，為企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)提供了一套高效、靈活的 AI 訓(xùn)練與推理加速解決方案。無論是在復(fù)雜的 AI 開發(fā)任務(wù)中，還是在高并發(fā)推理場景下，都能夠確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行，并顯著提升業(yè)務(wù)效率與創(chuàng)新能力。
2024-10-27 10:03:251765 
在米蘭舉行的歐洲計(jì)算機(jī)視覺國際會議 (ECCV) 上，NVIDIA Research 展示了多項(xiàng)突破性的創(chuàng)新成果，共發(fā)表了 14 篇論文。
2024-11-19 15:07:091226 由美國頂級醫(yī)療中心和研究機(jī)構(gòu)的專家組成了一個(gè)專家委員會，該委員會正在使用 NVIDIA 支持的聯(lián)邦學(xué)習(xí)來評估聯(lián)邦學(xué)習(xí)和 AI 輔助注釋對訓(xùn)練 AI 腫瘤分割模型的影響。
2024-11-19 15:54:16772 三井物產(chǎn)株式會社子公司借助 NVIDIA AI 平臺實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的安全共享并使用在這些數(shù)據(jù)集上建立的強(qiáng)大模型加速藥物研發(fā)。
2024-11-20 09:37:401111 全新 NVIDIA NIM 微服務(wù)實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展，可助力氣象技術(shù)公司開發(fā)和部署 AI 模型，實(shí)現(xiàn)對降雪、結(jié)冰和冰雹的預(yù)測。
2024-11-21 10:07:221174 技術(shù)創(chuàng)新的步伐在過去一年大大加速，其中最引人注目的是 AI。2024 年，NVIDIA Research 實(shí)現(xiàn)了諸多無與倫比的重大突破。
2025-01-20 18:06:461585 新模型可實(shí)現(xiàn)物理 AI 的預(yù)測、可控世界生成和推理。 兩款全新Blueprint為機(jī)器人和自動駕駛汽車后訓(xùn)練提供海量物理 AI 合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)。 1X、Agility Robotics
2025-03-20 19:01:261226 近二十年來，NVIDIA Research 的研究成果催生了包括 NVIDIA DLSS、NVLink 和 Cosmos 在內(nèi)的標(biāo)志性產(chǎn)品。
2025-03-28 09:52:49846 近日，NVIDIA 宣布了 NVIDIA RTX 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強(qiáng)功能。NVIDIA 與微軟合作，將在 4 月的 Microsoft DirectX 預(yù)覽版中增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著色技術(shù)，讓開
2025-04-07 11:33:36973 在AI大模型參數(shù)量突破萬億、多模態(tài)應(yīng)用爆發(fā)的今天，企業(yè)AI訓(xùn)練正面臨算力效率與成本的雙重挑戰(zhàn)。RAKsmart推出的智能算力架構(gòu)，以異構(gòu)計(jì)算資源池化與超低時(shí)延網(wǎng)絡(luò)為核心，重構(gòu)AI訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練速度提升、硬件成本下降與算法迭代加速的三重突破。
2025-04-17 09:29:13656 隨著 AI 技術(shù)的廣泛應(yīng)用，AI 正在成為科學(xué)研究的引擎。NVIDIA 作為重要的技術(shù)推手，持續(xù)驅(qū)動著 AI 系統(tǒng)解鎖更多領(lǐng)域的科學(xué)突破。
2025-08-05 16:30:371053 技術(shù)，加速了從互聯(lián)網(wǎng)視頻提取具身智能模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了從視頻三維大世界重建、任務(wù)語義信息理解、物體細(xì)節(jié)及軌跡提取、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、具身智能算法訓(xùn)練的全鏈路打通。
2025-08-30 16:11:491687 隨著物理 AI 系統(tǒng)的不斷發(fā)展，對豐富標(biāo)記數(shù)據(jù)集的需求正在急速增長，已經(jīng)超出了在現(xiàn)實(shí)世界中通過人工采集所能滿足的范圍。世界基礎(chǔ)模型（WFMs）是經(jīng)過訓(xùn)練的生成式 AI 模型，能夠根據(jù)現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境的動態(tài)，對未來的世界狀態(tài)進(jìn)行仿真、預(yù)測和推理，這類模型有望幫助突破這一數(shù)據(jù)難題。
2025-09-23 15:30:44775 
新發(fā)布的 Granary 數(shù)據(jù)集包含約 100 萬小時(shí)音頻，可用于訓(xùn)練高精度、高吞吐量的 AI 音頻轉(zhuǎn)錄與翻譯模型。
2025-09-23 15:34:38750 token 數(shù)。 ● Nemotron 通過先進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)以及大規(guī)模并行多環(huán)境后訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了卓越的準(zhǔn)確率。 ● NVIDIA 率先推出整套前沿的開放模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集及強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境與
2025-12-16 09:27:51468 
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