2025 年 1 月 24 日
英特爾如何使用 PyTorch 透過英特爾 Arc GPU 強化生成式 AI
英特爾長期以來一直處於技術創新的前沿，其最近在生成式 AI (GenAI) 解決方案領域的嘗試也不例外。隨著 AI 驅動遊戲體驗的興起，英特爾尋求提供一種針對由英特爾最新 GPU 提供支援的 AI PC 量身定制的、可存取且直觀的 GenAI 推論解決方案。透過利用 PyTorch 作為開發工作的骨幹，英特爾成功推出了 AI Playground，這是一個展示先進 GenAI 工作負載的開放原始碼應用程式。
2024 年 9 月 27 日
使用 PyTorch 進行單眼深度估計網路研討會
在本網路研討會中，英特爾的 Bob Chesebrough 將引導您完成他建立從影像中移除背景雜亂的裁剪影像的步驟。他透過使用 PyTorch 進行單眼深度估計來實現這一點。這可能用於自動化運動結構和其他與影像相關的任務，您希望突出顯示或關注影像的單一部分，特別是為了識別影像中離相機最近的部分。具體來說，他使用了深度估計...
2024 年 5 月 25 日
AI 幫助 Duolingo 個人化語言學習
學習外語可能是您去年的目標之一。還有前年，以及再前年。就像健身房會員資格一樣，我們的最佳意圖通常無法持續太久。除了掌握一門新語言所需的時間外，大多數人在傳統的學習方法中掙扎。即使是許多基於網路的語言工具也可能單調乏味。
2023 年 10 月 11 日
ML 模型伺服器資源節省 - 從高成本 GPU 過渡到具有效能的英特爾 CPU 和 oneAPI 驅動的軟體
在這裡，我們將分享我們在將 AI 工作負載從我們的 GPU 伺服器轉移到我們的英特爾 CPU 伺服器的經驗，而不會降低任何效能或品質，並在此過程中節省約 34 萬美元的年度成本（請參閱結論）。
2023 年 3 月 9 日
Axon 透過 Azure 上的車載自動車牌辨識，為公共安全提供技術提升
公共安全技術領導者 Axon 開發了 AI 技術，將最先進的車牌辨識功能添加到其車載相機產品中，這些產品現在可以識別感興趣車輛的車牌，並為執法人員提供主動通知和警報。 Axon AI 科學家和工程師選擇 Microsoft Azure 基礎設施作為可擴展、經濟高效且功能豐富的環境，他們可以在其中開發和測試 AI 模型。借助 Azure 計算、儲存和 PyTorch a...
2023 年 2 月 21 日
HippoScreen 透過 oneAPI 工具將 AI 效能提高 2.4 倍
這家位於台灣的腦神經技術新創公司使用了 Intel® oneAPI Base 和 AI Analytics Toolkits 中的工具和框架，以提高其 Brain Waves AI 系統中使用的深度學習模型的效率和建構時間。因此，HippoScreen 能夠將該系統的應用擴展到更廣泛的精神疾病和疾病。
2023 年 2 月 2 日
NASA 和 IBM 透過新的基礎模型加速 AI 創建
NASA 和 IBM 正在合作基於 NASA 的資料集（包括地理空間資料）建立基礎模型，目標是加速 AI 模型的創建。
2023 年 1 月 23 日
使用 PyTorch 和 TorchServe 的搜尋模型服務
Walmart Search 已開始在搜尋生態系統中採用深度學習，以提高搜尋相關性。對於我們的試點用例，我們在執行時間提供了計算密集型的 Bert Base 模型，目的是實現低延遲和高吞吐量。
2022 年 12 月 30 日
使用 Azure Machine Learning 透過聯邦學習從孤立的醫療保健資料中提取價值
醫療保健數據等敏感資訊通常被隔離在醫療機構的界限內。這對醫療和生命科學產業使用的機器學習模型構成挑戰，因為這些模型需要數據進行訓練。為了改善病患照護並加速醫療產業發展，Microsoft Health & Life Sciences AI 團隊使用聯邦學習設置來訓練其生物醫學自然語言處理服務，Text Analytics for Health，同時保護...
2022 年 12 月 02 日
PyTorch 如何將 AI 的強大功能帶到電腦和智慧型手機
人們在 Facebook 和 Instagram 上享受的許多體驗都由人工智慧 (AI) 提供支援。 其中許多功能，例如 Assistant、Avatars 和 AR 效果，由於延遲、網路頻寬和其他限制，無法由伺服器端 AI 提供支援。 在裝置上運行 AI（也就是直接在手機、平板電腦，甚至是智慧眼鏡上運行）比不斷將數據發送回伺服器具有巨大的優勢。 它速度更快，並且為人們創造了一種增強隱私的體驗，...
2022 年 11 月 17 日
IBM Research：將大規模 AI 模型帶到任何雲端
AI 領域正處於一場革命之中。 近年來，AI 模型已經可以根據簡單的文字提示生成圖像、歌曲，甚至是網站。 這些具有數十億個參數的模型，稱為基礎模型，只需少量微調即可將其用途從一項任務轉移到另一項任務，從而省去無數的訓練和標記時間，並重新調整模型以執行新任務。
2022 年 10 月 25 日
使用 Amazon EKS 大規模運行 OpenFold（一種基於 PyTorch 的蛋白質摺疊 ML 模型）的推論
在藥物發現中，了解蛋白質的 3D 結構是評估藥物與其結合能力，直接影響其功效的關鍵。 然而，預測 3D 蛋白質形式非常複雜、具有挑戰性、成本高昂且耗時，並且在使用 X 射線繞射等傳統方法時可能需要數年時間。 應用機器學習 (ML) 來預測這些結構可以顯著加快預測蛋白質結構的時間，從數年縮短到數小時。 幾個備受矚目的...
2022 年 10 月 04 日
使用 AWS Batch 最佳化 OpenFold 的蛋白質摺疊成本
了解蛋白質的物理結構是藥物發現過程中重要的一環。 像 AlphaFold v2.0 這樣的機器學習 (ML) 演算法顯著降低了生成可用蛋白質結構所需的成本和時間。 這些專案也激發了用於從頭蛋白質設計和蛋白質-配體相互作用分析的 AI 驅動工作流程的開發。
2022 年 6 月 28 日
Crayon 使用 Azure Machine Learning 和 PyTorch 提高醫療保健稽核流程的速度和準確性
醫療保健提供者需要能夠驗證他們是否維持最高的營運安全性和有效性標準。 這些標準由一個國家認證組織制定，該組織的調查員（通常也是醫療保健專業人員）定期拜訪設施並記錄可能需要更正或使其與最新規則和政策保持一致的情況。 這種評估和認證過程產生了大量數據，即使是最有經驗的...
2022 年 5 月 25 日
Wayve 的 AV2.0 使用 Azure Machine Learning 和 PyTorch 打造更光明的未來
Wayve 希望透過使用基於視覺的機器學習進行快速原型設計和快速迭代，來加速和擴展自動駕駛車輛 (AV) 的開發。 因此，它開發了一個平台，該平台使用開源機器學習框架 PyTorch 和 Microsoft Azure Machine Learning 來收集、管理和處理每年數百萬小時的駕駛數據（數 PB 的數據），這些數據包括圖像、GPS 數據和來自其他感測器的數據。 Wayve 現在擁有可擴展的容量來構建和迭代驅動...
2022 年 5 月 12 日
Ambient Clinical Intelligence：使用 PyTorch 生成醫療報告
完整且準確的臨床文件是追蹤患者照護的重要工具。 它允許在護理團隊之間共享治療計畫，以協助護理的連續性，並確保透明有效的報銷流程。
2022 年 3 月 16 日
Bentley Systems 創建突破性框架，使用 Azure Machine Learning 大幅加快 AI 開發
軟體創新者 Bentley Systems 提供廣泛的解決方案組合，以幫助設計、建造和營運世界基礎設施資產的組織。 該公司在其旗艦產品中使用機器學習來讀取不同的基於紙本的資產數據，並將其轉換為合併的數位數據。 為了加快和規範此過程，Bentley 使用 Microsoft Azure Machine Learning 和 PyTorch 創建了一個機器學習營運框架。 開發人員的速度和工作滿意度...
2022 年 3 月 14 日
Solliance 的加密貨幣新聞分析平台由 Azure Machine Learning 和 PyTorch 提供支援，成為頭條新聞
Solliance 提供尖端的解決方案，以填補各個行業的空白。 透過最近與 Baseline 的合作，Solliance 徹底改變了加密貨幣交易體驗，從近乎即時的 150,000 多個全球來源中提取新聞洞察。 為了管理 Baseline 工作負載，Solliance 將 Microsoft Azure Machine Learning 和 PyTorch 結合在一起，以實現最大的處理能力和深度學習能力。 結果：投資者可以在頭條新聞下...
2022 年 3 月 02 日
在 AWS 上使用 NLP 創建葡萄酒推薦器
在本教學中，我們將使用 BERT 詞嵌入模型和最近鄰演算法構建一個簡單的機器學習管道，以根據使用者輸入的偏好來推薦葡萄酒。 為了創建和支援此推薦引擎，我們將利用 AWS 的 SageMaker 平台，該平台為我們提供了一種完全託管的方式來訓練和部署我們的服務。
2022 年 2 月 24 日
Amazon Ads 使用 PyTorch 和 AWS Inferentia 擴展廣告處理模型
Amazon Ads 使用 PyTorch、TorchServe 和 AWS Inferentia 將推論成本降低 71% 並推動擴展。 Amazon Ads 幫助公司建立品牌，並透過在 Amazon 商店內外（包括網站、應用程式和超過 15 個國家/地區的串流電視內容）展示的廣告與購物者建立聯繫。 各種規模的企業和品牌，包括註冊賣家、供應商、書籍供應商、Kindle Direct Publishing (KDP) 作者、應用程式開發人員和代理商都可以上傳自己的廣告...
2022 年 2 月 10 日
ChemicalX：用於藥物配對評分的深度學習庫
在本文中，我們介紹 ChemicalX，這是一個基於 PyTorch 的深度學習庫，旨在提供一系列最先進的模型來解決藥物配對評分任務。 該庫的主要目標是使機器學習研究人員和從業者能夠以簡化的方式存取深度藥物配對評分模型。ChemicalX 的設計重用了現有的高階模型訓練實用程式、幾何深度學習和來自 PyTorch 生態系統的深度化學層。 我們...
2022 年 1 月 04 日
擴展大型語言模型的理由和方法
Anthropic 是一家 AI 安全和研究公司，致力於構建可靠、可解釋和可控的 AI 系統。 在過去的十年中，用於最大型訓練運算的運算量呈指數級增長。 我們也在許多領域看到，較大的模型能夠遵循精確的縮放定律來獲得更好的效能。 訓練這些模型所需的運算只能透過許多協調的機器來實現，這些機器在它們之間傳輸數據。 我...
2021 年 11 月 21 日
在 AWS Inf1 上運行 BERT 模型推論：從模型編譯到速度比較
在這篇技術部落格中，我們將比較 Inferentia、GPU 和 CPU 在 BERT 序列標記範例中的速度和成本。我們還提供了一個有用的教學，說明在 Inf1 執行個體上進行模型編譯和推論的步驟。
2021 年 11 月 09 日
SearchSage：在 Pinterest 上學習搜尋查詢表示法
Pinterest 每天向人們展示數十億個創意，而內容、使用者和搜尋查詢嵌入的類神經建模，是持續改進這些機器學習驅動的推薦系統的關鍵。良好的嵌入 (將離散實體表示為數字向量) 可以快速產生候選項目，並且是模型分類、檢索和排序相關內容的強大訊號。
2021 年 10 月 18 日
我們如何建立：一個早期階段的推薦系統
個人化在當今大多數平台上無處不在。在連線能力的加持下，以及機器學習的規模化下，網際網路上的大多數體驗都針對我們的個人品味量身定制。Peloton 課程提供多元化的講師、語言、健身科目、持續時間和強度。每位會員都有特定的健身目標、時間表、健身器材以及技能或力量水平。這種內容的多樣性以及會員需求的個性化和規模化，創造了機會......
2021 年 9 月 07 日
在 Cisco Webex Assistant 中使用字素到音素模型
字素到音素 (G2P) 是一種基於單字的書寫形式 (字素) 產生發音 (音素) 的函數。它在自動語音辨識系統、自然語言處理和文字轉語音引擎中扮演著重要的角色。在 Cisco 的 Webex Assistant 中，我們使用 G2P 建模來協助從語音中解析人名。請參閱此處，以了解我們用來建立穩健語音助理的各種技術的更多詳細資訊。
2021 年 9 月 07 日
人工智慧如何幫助獸醫幫助我們的寵物
每四隻狗中就有一隻，每五隻貓中就有一隻，在其一生中的某個時候會罹患癌症。由於早期識別、診斷和治療方面的進展，今天的寵物比以往任何時候都更有機會成功治療。
2021 年 8 月 10 日
佩奇大學啟用匈牙利語的文字和語音處理，僅用 1,000 歐元在 Azure 上建構 BERT-large 模型
在與聊天機器人和其他自動化服務進行交流時，每個人都喜歡使用他們的母語。然而，對於像匈牙利語這樣只有 1500 萬人使用的語言，市場規模通常被認為太小，以至於大型公司無法建立可以將匈牙利語文字作為輸入處理的軟體、工具或應用程式。認識到這一需求，佩奇大學的應用資料科學和人工智慧團隊決定挺身而出。使用 Microsoft AI Solutions 和 ONNX...
2021 年 6 月 17 日
3DFY.ai 如何透過 TorchElastic 和 Kubernetes 在 Spot 執行個體上建立多雲、分散式訓練平台
深度學習開發越來越趨向於縮短從想法到訓練模型的時間。為了縮短這個前置時間，研究人員需要存取一個支援同時運行多個實驗的訓練環境，每個實驗都使用多個 GPU。
2021 年 6 月 07 日
AI21 Labs 使用 Amazon EC2 P4d 執行個體和 PyTorch 訓練 1780 億參數語言模型
AI21 Labs 使用機器學習來開發專注於理解含義的語言模型，並在 2021 年設定了一個目標，即訓練最近發布的 Jurassic-1 Jumbo，這是一個具有 1780 億個參數的自迴歸語言模型。註冊參加 Beta 測試的開發人員將可以存取 Jurassic-1 Jumbo，並可以立即開始為其用例客製化模型。這家軟體新創公司希望有效率地訓練模型，因此它尋求 Amazon Web Services (AWS) 並建立了一個解決方案...
2021 年 6 月 02 日
PyTorch 社群之聲
加入我們，與來自 AutoDesk 的明星 PyTorch 社群成員 Alexander O'Connor 和 Binghui Ouyang 進行訪談，了解他們如何使用 PyTorch 和 AWS Inferentia 在聊天機器人意圖分類中部署生產規模的模型。
2021 年 5 月 14 日
Outreach 如何將基於 PyTorch 的 Hugging Face Transformers 用於 NLP
在領先的銷售參與平台 Outreach，我們的資料科學團隊是我們創新產品組合背後的主要推動力，這很大程度上是由深度學習和人工智慧驅動的。我們最近宣布了 Outreach Insights 功能的增強功能，該功能由 Outreach Data Science 團隊開發的專有買家情緒深度學習模型提供支援。該模型使銷售團隊能夠透過分析電子郵件回覆內容來加深對客戶情緒的理解，從而擺脫......
2021 年 4 月 29 日
使用 PyTorch on Databricks 在電子商務時尚影像處理中自動移除背景
Wehkamp 是荷蘭最大的電子商務公司之一，其網站每天有超過 500,000 名訪客。Wehkamp 網站上提供的各種產品旨在滿足客戶的許多需求。客戶在電子商務網站上的任何訪問的一個重要方面是對產品的定性和準確的視覺體驗。大規模而言，這並非易事，有數千張產品照片在本地照相館進行處理。
2021 年 4 月 27 日
Miquel Farré 的迪士尼創意基因
Miquel Farré 是迪士尼的高級技術經理，負責領導視訊技術、機器學習和網路應用程式交叉點的專案。驅動內容可搜尋性的元資料最常在標題層級建立索引，具有有限的管理和高度的模糊性；在最好的情況下，關鍵字元資料已作為豐富層新增至標題。
2021 年 4 月 07 日
我們如何使用 AWS Inferentia 將 Autodesk Ava 聊天機器人的 PyTorch NLP 模型效能提高 4.9 倍
Autodesk 是一家跨國軟體公司，在建築、工程和施工、製造以及媒體和娛樂等領域擁有世界知名的產品。Autodesk 最知名的產品包括 AutoCAD、Revit、Maya 和 Fusion 360。該公司在全球擁有數百萬客戶，其中許多客戶需要支援才能充分利用其產品。
2021 年 2 月 25 日
Tubi 的機器學習：為所有人提供免費電影、電視和新聞
在本部落格系列中，我們的目標是強調 Tubi 的廣告型視訊隨選 (AVOD) 領域中機器學習的細微差別，就像在 Tubi 中實踐的那樣。機器學習有助於解決涉及推薦、內容理解和廣告的無數問題。我們廣泛使用 PyTorch 於其中的幾個用例，因為它為我們提供了靈活性、運算速度和易於實作性，可以使用 GPU 訓練大規模深度類神經網路。
2021 年 1 月 27 日
Deepset 透過與 AWS 和 NVIDIA 合作，將 NLP 模型的訓練速度提高了 3.9 倍，並降低了 12.8 倍的成本
在 deepset，我們正在為商業文件建立下一代搜尋引擎。我們的核心產品 Haystack 是一個開源框架，使開發人員能夠利用最新的 NLP 模型進行語義搜尋，並大規模地回答問題。我們的軟體即服務 (SaaS) 平台 Haystack Hub 被來自金融、法律和汽車等各行各業的開發人員使用，以在各種文字文件中尋找答案。您可以使用這些答案來改善搜尋體驗...
2020 年 12 月 17 日
theator 如何建立持續訓練框架，以擴展其手術智慧平台
進行手術主要在於決策。正如 Frank Spencer 博士在 1978 年所說：「一個熟練的手術大約 75% 是決策，25% 是靈巧性」。五十年後的今天，外科領域終於（儘管進展緩慢）採用數據科學和人工智慧的進步，來提升外科醫生在手術室中做出最佳決策的能力。這就是 theator 的用武之地：該公司正在利用手術智慧平台重新構想手術，該平台利用高...
2020年12月02日
PyTorch JIT 中的圖卷積運算符
在這次演講中，科學家 Lindsey Gray 和博士生 Matthias Fey 共同研究了高能粒子物理學的挑戰如何推動對神經網路開發中更有效率的研發流程的需求。特別是，他們著眼於 PyTorch Geometric 的新增功能，這些功能允許 PyTorch JIT 編譯圖神經網路模型，從而大大簡化了大規模部署此類網路的過程。
2020年10月22日
Wadhwani AI 如何使用 PyTorch 來幫助棉農
棉花是世界各地的一種主要纖維作物，在 80 多個國家種植，全球近 1 億個家庭依靠棉花種植為生。由於如此重要的地位，棉花特別容易受到害蟲侵擾，這讓許多人感到困擾。然而，害蟲侵擾同時也是農民面臨的最重要和最可預防的問題之一，印度所有殺蟲劑的使用中有 55% 用於棉花...
2020年10月07日
Lyft 如何使用 PyTorch 為其自駕車提供機器學習能力
Lyft 的使命是透過世界上最好的交通方式改善人們的生活。我們相信，在未來，自駕車將使交通更安全、更容易為所有人所用。這就是 Lyft 的自駕部門 Level 5 正在為 Lyft 網路開發一套完整的自動駕駛系統，以便讓乘客獲得這項技術的好處。然而，這是一項極其複雜的任務。
2020年09月30日
透過先進的機器學習加速藥物發現
無論我們在 AstraZeneca 的職稱是什麼，我們都是探索者。我是 Biological Insights Knowledge Graph (BIKG) 團隊的一員。我們幫助科學家梳理海量數據，以尋找我們需要的資訊，幫助我們提供改變生命的藥物。
2020年09月30日
AstraZeneca 正在使用 PyTorch 驅動的演算法來發現新藥
自從 Facebook 的機器學習框架 PyTorch 於 2017 年推出以來，它已被廣泛應用，從為 Elon Musk 的自駕車提供動力到推動機器人農業項目。現在，製藥公司 AstraZeneca 透露了其內部工程師團隊如何也利用 PyTorch，並且用於同樣重要的事業：簡化和加速藥物發現。
2020年08月06日
AG 人工智慧：用於農業的生產機器學習
農業如何影響您今天的生活？如果您住在城市裡，您可能會感到與生產食物的農場和田地脫節。農業是我們生活的一個核心組成部分，但我們常常認為這是理所當然的。
2020年07月17日
Pixar 如何使用人工智慧和 GAN 來創建高解析度內容
隨著數位動畫師不斷突破技術和創造力的界限，支援他們的技術團隊正在轉向人工智慧和機器學習，以提供他們需要的工具。皮克斯就是一個例子，該公司取得了新的機器學習突破，希望既能提高品質又能降低成本。
2020年07月16日
迪士尼如何使用 PyTorch 進行動畫角色識別
媒體行業從傳統的廣播和家庭錄影模式，到越來越多數位化內容的混合模式，其漫長而漸進的演變，加速了機器學習和人工智慧 (AI) 的使用。對於像迪士尼這樣製作了近一個世紀內容的公司來說，推進這些技術的實施至關重要，因為它可以帶來新的消費者體驗，並使插畫家和作家能夠...
2020年06月16日
Trigo 如何為無摩擦零售建立可擴展的人工智慧開發和部署管道
Trigo 是基於人工智慧和電腦視覺的零售市場免結帳系統的供應商，可實現無摩擦結帳以及一系列其他店內運營和行銷解決方案，例如預測庫存管理、安全和欺詐預防、價格優化和事件驅動行銷。
2020年06月09日
Datarock 如何使用 PyTorch 進行更智慧的採礦決策
採礦業目前正在經歷一場數位革命，因為它正在尋找新的創新方法來勘探和開採礦產資源。這主要是由於在競爭激烈的全球產業中降低成本的需求所驅動，該產業正面臨礦石品位下降和新發現減少的情況。
2020年04月25日
使用 pytorch/serve 將 huggingface 的 BERT 部署到生產環境
TL;DR：pytorch/serve 是一個很棒的新框架，可在生產環境中提供 torch 模型。這個故事教您如何將其用於 huggingface/transformers 模型，例如 BERT。
2019年11月14日
使用深度學習和 PyTorch 為加州理工學院的下一代飛機提供動力
了解加州理工學院自主系統和技術中心 (CAST) 如何使用 PyTorch 來構建深度學習系統，這些系統可以了解飛機與地面相互作用的空氣動力學，從而實現更平穩、更安全的著陸。
2019年11月06日
Dolby Labs 的 PyTorch
了解 Dolby Labs 如何使用 PyTorch 開發用於音訊的深度學習，並了解音訊 AI 提出的挑戰以及他們在 Dolby 構建的突破和應用，以推動該領域的發展。
2019年08月20日
Airbnb 的客戶服務對話輔助
企業正在使用 PyTorch 這種開源機器學習框架，在他們的產品和服務中無縫地構建、訓練和部署 AI 模型。了解業界領導者如何利用 PyTorch 來幫助推動從全球通用的生產力軟體到促進醫學進步以對抗癌症的一切。
2019年07月23日
Mapillary 研究：無縫場景分割和就地激活 BatchNorm
由於像美國這樣的已開發國家/地區的道路每年變化高達 15%，Mapillary 透過將來自任何相機的圖像組合成世界的 3D 可視化，來解決對保持地圖更新的不斷增長的需求。 Mapillary 的獨立和協作方法使任何人都可以收集、分享和使用街道級圖像，以改善地圖、發展城市和推進汽車產業。
