該研討會涵蓋了使用英特爾工具和 PyTorch 擴充功能來增強模型效能的實用技術。重點關注英特爾® Extension for PyTorch* 的ipex.optimize函數，展示了它如何顯著優化英特爾硬體上的模型推理。
在本次回顧中，我們將詳 香港流動電話號碼表 細介紹 Rahul 研討會的要點，包括英特爾硬體推理的最佳化策略以及利用英特爾軟體工具提高多模式人工智慧效能的最佳實踐。
這是第三次研討會的詳細內容
研討會的第一部分由 Rahul Nair 主持，重點關注微調多模式模型的基礎知識。拉胡爾首先強調了微調對於使大型模型適應專門任務的重要性。 「微調有助於自訂模型，以給出簡潔的答案或執行特定任務，例如從圖像中讀取文本，」他指出。
為了說明這一點，Rahul 使用了 Moondream 模型，這是一個 19 億參數架構，結合了用於圖像嵌入的 Vision Transformer (VIT) 和用於將這些嵌入轉換為語言模型組件可以理解的格式的簡單 MLP。這種組合可以實現有效的多模式資料處理，展示了多模式模型的多功能性和強大功能。
截圖2024-10-18 145846.png
接下來，Rahul 深入研究了模型載入和最佳化過程，指導參與者如何準備模型進行訓練。討論的核心技術之一是使用英特爾的 PyTorch 擴充功能來提高模型效能。 Rahul 補充說： 「ipex.optimize功能透過調整資料格式和最佳化操作來幫助提升模型效能。」他強調如何利用英特爾的軟體工具來最大化硬體功能。研討會的第二部分包括PeopleSense和Kai等新創公司的演講，他們分享了使用英特爾人工智慧工具的經驗和挑戰。PeopleSense 的 Harsh Verma 博士強調了在英特爾 DevCloud 上設定開發環境的困難，而 Kai 的 Gilberto Pardo 則討論了與管理模型訓練的大型資料集相關的問題。這些討論使參與者能夠探索實用的解決方案，例如使用合成資料產生和優化 DevCloud 設置，以展示英特爾® Liftoff 生態系統中社群支援和知識共享的價值。
