Thực hiện Transpose cho DenseTensor trong ML.NET

ML.NET là một thư viện học sâu của Microsoft dành cho nền tảng .NET, cho phép xây dựng mô hình bằng công cụ ModelBuilder, sau đó sử dụng cho suy luận và xử lý dữ liệu. Mặc dù thiết kế tốt, nhưng do sự phát triển mạnh mẽ của AI hiện nay chủ yếu dựa trên Python, tương lai của ML.NET, đặc biệt là phần xây dựng mô hình, còn chưa chắc chắn. Quan điể ...

Đăng vào ngày 10 tháng 8 lúc 05:06

Tối ưu hóa tốc độ suy luận mô hình SenseVoice-Small ONNX bằng OpenCL

SenseVoice-Small là một mô hình nhận dạng giọng nói (ASR) đa ngôn ngữ mạnh mẽ, nổi bật với kiến trúc SAN-M giúp đạt được độ chính xác cao và độ trễ thấp. Tuy nhiên, để triển khai mô hình này trên nhiều loại thiết bị phần cứng khác nhau mà vẫn đảm bảo hiệu suất tối ưu, việc sử dụng các framework tính toán song song như OpenCL là một giải pháp th ...

Đăng vào ngày 27 tháng 7 lúc 01:47

Bảo mật Mô hình RMBG-2.0: Phương pháp Bảo vệ Tài sản Trí tuệ trong Triển khai

Mô hình RMBG-2.0 của BRIA AI, một công cụ loại bỏ nền ảnh độ chính xác cao, đã trở thành tài sản giá trị trong nhiều ngành như thương mại điện tử, quảng cáo, và sản xuất nhân vật số. Với khả năng đạt độ chính xác lên đến 90.14% trên hơn 15.000 hình ảnh độ phân giải cao, vượt trội so với các phiên bản trước và nhiều giải pháp trả phí, RMBG-2.0 m ...

Đăng vào ngày 22 tháng 7 lúc 01:42

Nhập môn Nhận dạng Giọng nói với SenseVoice-small: Mô hình 230MB và Hướng dẫn Sử dụng REST API

1. Giới thiệu về SenseVoice-small SenseVoice-small là một công cụ nhận dạng giọng nói nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ, chỉ có kích thước 230MB. Mô hình này có thể nhận dạng hơn 50 ngôn ngữ, bao gồm tiếng Trung, tiếng Anh, tiếng Nhật, tiếng Hàn, và thậm chí cả tiếng Quảng Đông. Điểm nổi bật của SenseVoice-small là không cần thiết bị GPU đắt tiền, chỉ cần ...

Đăng vào ngày 12 tháng 6 lúc 06:31

Hướng dẫn chi tiết: Cài đặt, chạy thử và xuất mô hình YOLOv5-6.1

1. Giới thiệu Loạt bài viết này hướng dẫn sử dụng phiên bản YOLOv5-6.1 của Ultralytics cho các tác vụ phát hiện đối tượng. Nội dung bao gồm chạy thử với trọng số có sẵn, huấn luyện trên tập dữ liệu riêng, và triển khai mô hình. Người đọc cần nắm cơ bản về PyTorch và kiến trúc YOLOv5. 2. Môi trường phát triển Yêu cầu môi trường cơ bản: Pytho ...

Đăng vào ngày 19 tháng 5 lúc 17:39