基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(上) 大规模语言模型(LSLMs)如BERT.GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解(NLU)任务带来了最先进的精准飞跃.自2018年10月发布以来,BERT1(来自Transformer的双向编码器表示)仍然是最流行的语言模型之一,并且在编写时仍能提供最先进的精准. BERT为NLU任务的准确性提供了一个飞跃,使得基于语言的高质量服务在许多行业的公司都能达到.要在生产中使用模型,除了精准之外,还需要考虑延迟等因素,这些因素会影响最终用户对服务

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练.在本节中,让我们回顾几个关键参数和概念,以便使用TensorRT进行推理. BERT(更具体地说是编码器层)使用以下参数来控制其操作: Batch size Sequence Length Number of

目录 AWR报告简介 AWR报告结构 基本信息 Report Summary Main Report RAC statistics Wait Event Statistics 参考资料 本文面向没有太多 Oracle 基础知识,但是需要通过 AWR 报告来分析数据库性能或排查问题人员,通过对 AWR 报告的简介,了解其包含的主要信息,然后对一些能够帮助我们分析定位问题的章节做一点稍微详细的介绍.通过阅读本文,期望使读者能够快速抓住阅读 AWR 报告的重点,为分析判断数据库性能是否有问题提供帮助.

基于TensorRT优化的Machine Translation 机器翻译系统用于将文本从一种语言翻译成另一种语言.递归神经网络(RNN)是机器翻译中最流行的深度学习解决方案之一. TensorRT机器翻译示例的一些示例包括: Neural Machine Translation (NMT) Using A Sequence To Sequence (seq2seq) Model Building An RNN Network Layer By Layer 4.1. Neural Machine

Recommenders with TensorRT 推荐系统用于向社交网络.媒体内容消费和电子商务平台的用户提供产品或媒体推荐.基于MLP的神经协作滤波器(NCF)推荐器使用一组完全连接或矩阵乘法层来生成推荐.              TensorRT推荐人示例的一些示例包括: Movie Recommendation Using Neural Collaborative Filter (NCF) Movie Recommendation Using MPS (Multi-Process S

利用NVIDIA NGC的TensorRT容器优化和加速人工智能推理 Optimizing and Accelerating AI Inference with the TensorRT Container from NVIDIA NGC 自然语言处理(NLP)是人工智能最具挑战性的任务之一,因为它需要理解上下文.语音和重音来将人类语音转换为文本.构建这个人工智能工作流首先要训练一个能够理解和处理口语到文本的模型. BERT是这项任务的最佳模型之一.您不必从头开始构建像BERT这样的最先进的模型

Amazon SageMaker和NVIDIA NGC加速AI和ML工作流 从自动驾驶汽车到药物发现,人工智能正成为主流,并迅速渗透到每个行业.但是,开发和部署AI应用程序是一项具有挑战性的工作.该过程要求通过组合硬件,软件和复杂的工作流程来构建可伸缩的基础结构,这既耗时又容易出错.为了加速端到端的AI工作流程,需要一个统一的平台来使更快地投入生产. 本文演示了Amazon SageMaker和NVIDIA NGC之间的集成如何帮助数据科学家加速其AI工作流程,构建功能强大的应用程序以及收集实现

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一.前言: 参考microsoft公司的链接:https://developer.microsoft.com/zh-cn/windows/hardware 将对Windows数字化器类输入设备--笔设备进行分析 触摸界面在各类设备上随处可见,从移动电话.平板电脑.网亭到 30 英寸的水平/垂直显示器. 通过对microsoft提供的适用于各种 Windows 触摸技术的实现和验证指南学习,进一步了解,便于研发. 二.笔实现指南 2.1Windows 笔设计 与用户交互的物理笔设备可能具有多种工业

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第十一章:变身分析忍者的指导原则 这个激动人心的一章,分析了几乎所有工作的各个方面. 目标很简单:使用成熟的方法来帮助避免淹死的数据或通过分析困扰瘫痪的灾难. 从现实世界的经验来看,这些方法使得通过简单的现成方法更快地识别洞察的过程. 此外,每个都在网络上面临严峻的营销挑战. 作为分析忍者,你需要这一章. 期. 章节内容 一 背景是女王 二 比较KPI趋势随时间的变化 三 超越十大:改变了什么 四 真实价值:测量潜在转化和访

3.5创建输出 执行测试时会创建几个输出文件,并且所有这些文件都与测试结果有某种关联.本节讨论创建的输出,如何配置它们的创建位置以及如何微调其内容. 3.5.1不同的输出文件 输出目录 输出文件 日志文件 报告文件 XUnit兼容的结果文件 调试文件 时间戳输出文件 设置标题 设置背景颜色 3.5.2日志级别 可用的日志级别 设置日志级别 可见的日志级别 3.5.3拆分日志 3.5.4配置统计信息 配置显示套件统计信息 包括和排除标签统计信息 生成组合标签统计信息 从标记名称创建链接 向标签添加

这个示例报告了用户在地图上悬停和拖拽鼠标的鼠标指针坐标.通过事件监听器来更新鼠标移到的x和y坐标. 下行代码创建了地图: var map = new esri.Map("map"); 上面行中"Map"出现了三次.第一次(var map)是对象的名称,第二次 (esri.Map)是类的名称,第三次("map")是将包含地图的DIV的名称. 这个示例加入一个ArcGISTiledMapServiceLayer到底图,表示一个cachedArcGIS

SQL Server提供了sp_monitor存储过程可以方便我们查看SQL Server性能统计信息,包括CPU/Network/IO,通过这些信息可以对自己的数据库性能状况有一个大致的了解. 下面的示例报告有关 SQL Server 繁忙程度的信息: 每个列名的解释: 列名 说明 last_run 上次运行 sp_monitor 的时间. current_run 本次运行 sp_monitor 的时间. 秒 sp_monitor 自运行以来所经过的秒数. cpu_busy 服务器计算机的 C

测试报告示例图:      目录结构介绍: 主要涉及更改的地方: 1.导入 Common.HTMLTestRunner2文件 2.run_test.py文件中新增测试报告相关的代码 具体代码实现: 1.run_test.py文件中新增的内容,说明的地方已添加了备注.其余的文件不做任何的更改.具体有什么文件,书写的内容是什么,不太清楚的可以看此链接中的内容:https://www.cnblogs.com/syw20170419/p/10908333.html #!/usr/bin/env pyth

一 官方文档翻译 官文地址:https://developer.android.com/studio/command-line/systrace systrace命令允许您在系统级别上收集和检查所有运行在设备上的进程的耗时信息.它结合了来自Android内核的数据,例如CPU调度程序,磁盘活动和app线程,最后生成HTML报告,类似于图1中所示. 图1:systrace HTML示例报告,程序默认抓取5秒内应用和系统的消耗.该报告突出显示了systrace认为的异常帧. 此报告提供了在给定时间段

作者|huggingface 编译|VK 来源|Github 理念 Transformers是一个为NLP的研究人员寻求使用/研究/扩展大型Transformers模型的库. 该库的设计有两个强烈的目标: 尽可能简单和快速使用: 我们尽可能限制了要学习的面向对象抽象的类的数量,实际上几乎没有抽象,每个模型只需要使用三个标准类:配置.模型和tokenizer, 所有这些类都可以通过使用公共的from_pretrained()实例化方法从预训练实例以简单统一的方式初始化,该方法将负责从库中下载,缓存

原文:http://dwz.win/Qf8 作者:Richard 翻译:精致码农-王亮 说明:1. 本译文并不是完全逐句翻译的,存在部分语句我实在不知道如何翻译或组织就根据个人理解用自己的话表述了.2. 本文有不少超链接,由于微信公众号和头条平台外链会被剔除 URL 地址,所以原来本是超链接的内容会显示为纯文本,如果你需要这些信息可以移步到我的知乎和博客园阅读(搜索精致码农可找到我). 今天我们发布了 .NET 5.0 Release Candidate 1 (RC1).它是目前最接近 .NET

From: http://linuxgizmos.com/embedded-linux-conference-and-linuxcon-europe-schedules-posted/ Linux基金会公布了LinuxCon + CloudOpen +嵌入式Linux大会欧洲的时间表,它们将在10月13-15日于德国的杜塞尔多夫举行.除了Linux基金会在七月初发布的LinuxCon + CloudOpen + ELC(嵌入式Linux大会)欧洲的主题演讲的初步名单外,Linux的倡导组织追加了

TensorRT 数据和表格示例 TensorRT 7.1在绑定索引方面比其前身更加严格.以前,允许错误配置文件的绑定索引.考虑一个网络,该网络具有四个输入,一个输出,以及在其中的三个优化配置文件 IBuilderConfig.该引擎有15个绑定,每个优化配置文件有5个绑定,概念上被组织为一个表: 优化概要

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