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2-大语言模型的训练
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3-大语言模型的推理
1-语言模型的发展历程
1.4 动态图与静态图
LiBai:开源大规模预训练模型库及开发实践
4-提示工程及其技巧
人工智能经典论文解读之AI For Science
人工智能经典论文解读之自然语言处理(二)Bert
大模型工具箱LiBai技术分享01-Config系统
0x05_OneFlow 的YOLOv5 训练与推理
04_lora
ONNX新特征和最佳实践介绍
人工智能经典论文解读之计算机视觉(一)alexnet
1.3 基础实践
Day1-P1-什么是深度学习
【OneFlow公开课】InsightFace 从青铜到王者,超大规模人脸识别的优雅解法
人工智能经典论文解读之自然语言处理(三)GPT
03_comfyui
人工智能经典论文解读之自然语言处理(一)transformer
袁进辉: 如何让大规模深度学习变得更容易
2.1 分布式深度学习引言
0x01_目标检测基本任务介绍
Day2-P2-将模型转为 ONNX 格式
Day3-P1-手机拍照分类垃圾效果展示
02_sd
姚迟:如何参与OneFlow开源项目
0x04_YOLO 系列算法介绍
OneFlow技术分享会01-分布式易用性
Day3-P3-基于vant+axios实现的前端
1.1 深度学习基本概念
袁进辉:零代码改动,加速AIGC
我发现了做大事的机会(1)
我发现了做大事的机会(2)
OneFlow技术分享会02-OneFlow的几种执行模式
01_diffusion-model
OneFlow线上讨论 I Part2-Eager设计20200803
Day3-P2-app 架构解读+flask实现后端
1.2 使用深度学习框架
Day2-P1-垃圾分类迁移学习代码解读
2.2 分布式并行策略
0x02_Faster R-CNN 网络