Công cụ Tải Lấy Bản Nháp Video Địa Phương Hóa Dựa Trên Học Máy Sâu Nhanh Tạo SRT
Công cụ tải lấy bản nháp video địa phương hóa dựa trên học máy sâu, tạo ra tệp SRT. Không cần đăng ký API bên thứ ba, thực hiện nhận dạng văn bản cục bộ. Đây là một khung làm việc tải lấy bản nháp video dựa trên học máy sâu, bao gồm việc phát hiện khu vực bản nháp và trích xuất nội dung bản nháp. Công cụ giao diện người dùng để tải lấy bản nháp ...
Đăng vào ngày 28 tháng 9 lúc 05:51
Tối ưu hiệu suất PyTorch với CUDA Graph và Container Image
Tối ưu hiệu suất PyTorch với CUDA Graph và Container Image
Bạn có từng rơi vào tình huống này: model đã được tinh chỉnh kỹ lưỡng, các tham số đã được cố định, nhưng khi triển khai dịch vụ inference vẫn bị mắc kẹt ở ngưỡng "độ trễ cao, throughput thấp"? CPU usage tăng vọt lên 90%, trong khi GPU lại thường xuyên rảnh rỗi — dù sức mạnh t ...
Đăng vào ngày 26 tháng 9 lúc 11:02
Hướng dẫn Tinh chỉnh Mô hình Lớn 2025: Từ Cơ bản đến Nâng cao
1. Khái niệm cơ bản về Mô hình Lớn
1.1. Đôi nét về Mô hình Lớn
Mô hình lớn, như tên gọi, là những mô hình học máy có quy mô cực kỳ lớn, chứa hàng tỷ hoặc thậm chí hàng trăm tỷ tham số. Những mô hình này có khả năng xử lý và hiểu thông tin phức tạp, từ việc nhận diện vật thể trong ảnh cho đến việc tạo ra văn bản tự nhiên. Các ví dụ tiêu b ...
Đăng vào ngày 19 tháng 9 lúc 04:01
Tối ưu hóa định lượng YOLOv5s với cấu hình RGB-NHWC trên nền tảng Horizon Journey 6
Trên nền tảng Horizon Journey 6 (Nash), việc cấu hình input_type_rt là rgb và layout là NHWC mang lại lợi thế lớn về hiệu suất. Khi dữ liệu đầu vào từ cảm biến hoặc luồng xử lý trước đã ở định dạng này, cấu hình trên giúp loại bỏ các thao tác chuyển đổi định dạng dư thừa, từ đó giảm độ trễ (latency). Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết cách thực ...
Đăng vào ngày 2 tháng 9 lúc 06:21
Hồi quy phân phối có điều kiện sâu – Dự đoán toàn bộ phân phối đầu ra bằng mạng nơ-ron
Phương pháp Deep Conditional Distribution Regression (DCDR) cho phép ta không chỉ dự đoán giá trị kỳ vọng mà còn xây dựng toàn bộ phân phối xác suất của biến mục tiêu khi biết đầu vào. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích trong các bài toán quản lý rủi ro, dự báo thời tiết, phân tích tín dụng… nơi việc nắm rõ mức độ bất định quan trọng hơn một điểm dự ...
Đăng vào ngày 22 tháng 8 lúc 00:33
Cài đặt NVIDIA Driver, CUDA và cuDNN trên Ubuntu 16.04
Phần 1: Cài đặt NVIDIA Driver
1. Xác định phiên bản NVIDIA phù hợp
Trước khi cài đặt, hãy xác định phiên bản GPU của bạn và tải driver tương ứng từ trang web của NVIDIA. Bạn có thể tham khảo Compute Capability tại đây.
2. Các bước chuẩn bị trước khi cài đặt
Đảm bảo hệ thống đã cài đặt các gói header và development package cho kernel đang chạy. ...
Đăng vào ngày 30 tháng 7 lúc 05:46
Hồi quy Logistic và kỹ thuật xử lý đặc trưng đa chiều trong PyTorch
Hồi quy Logistic (Logistic Regression)
Mặc dù tên gọi có chứa từ "hồi quy", nhưng Logistic Regression thực chất được sử dụng cho các bài toán phân loại (classification). Trong các bài toán này, thay vì dự đoán một giá trị cụ thể, mô hình sẽ trả về xác suất xảy ra của một sự kiện, thường nằm trong khoảng [0, 1].
Hàm Logistic (Sigmoid)
Để ánh xạ ...
Đăng vào ngày 27 tháng 7 lúc 15:51
Xây dựng Mạng MLP với PyTorch để Nhận diện Chữ số Thủ công
Việc xây dựng một mô hình học sâu đơn giản như mạng perceptron đa tầng (MLP) trên tập dữ liệu MNIST là bước nền tảng giúp người mới làm quen với luồng xử lý trong PyTorch: từ tải dữ liệu, thiết kế kiến trúc, huấn luyện đến đánh giá. Dưới đây là triển khai tối ưu hóa, rõ ràng và dễ mở rộng — không phụ thuộc vào các hướng dẫn ngoài, chỉ sử dụng t ...
Đăng vào ngày 12 tháng 7 lúc 02:14
Hướng dẫn Tối Ưu Hóa Nhận Diện Trung Văn Sử Dụng Môi Trường Đã Cấu Hình
Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu cần điều chỉnh mô hình nhận diện đối tượng chung để phù hợp với lĩnh vực cụ thể nhưng không muốn mất nhiều thời gian trong việc thiết lập môi trường, bài viết này dành cho bạn. Chúng tôi sẽ giới thiệu cách sử dụng môi trường học sâu đã được cấu hình sẵn để khởi chạy nhanh chóng nhiệm vụ tối ưu hóa mô hình nhậ ...
Đăng vào ngày 6 tháng 7 lúc 22:42
Xây dựng trung tâm điều khiển Robot Pi0: Tùy chỉnh giao diện Gradio và trực quan hóa dữ liệu thị giác
Khởi tạo môi trường và vận hành hệ thống
Để triển khai trung tâm điều khiển robot dựa trên mô hình Pi0, hệ thống cần được thiết lập trong một môi trường tính toán ổn định. Quy trình bắt đầu từ việc cấu hình các phụ thuộc phần mềm cho đến khi khởi chạy giao diện Web tương tác.
Yêu cầu hệ thống tối thiểu
Hệ điều hành: Ưu tiên Ubuntu 20.04 L ...
Đăng vào ngày 1 tháng 7 lúc 02:36