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2016年8月22日 — 完成訓練後，神經網路會用在「推論」上，即對資料進行分類以「猜想」出結果。GPU 加上其平行運算能力在這裡又派上用場，在經過訓練的網路上進行數十億次的 ...
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2022年7月26日 — NVIDIA Triton 推論伺服器簡化了AI 推論，讓團隊可以從任何GPU 或CPU 基礎架構上的任何框架，部署、執行和擴充經過訓練的AI 模型。它可協助您跨雲端、內部 ...
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2023年2月3日 — 模型推論(Model Inference) 實際上描述的就是模型已經完成訓練與評估，並將模型部署到實際的目標硬體中，將資料輸入到模型中，並由模型預測結果的過程。
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2023年1月21日 — 在本篇文章中，將會介紹Machine Learning 中重要的三個元素的概念：模型(Model)、模型的訓練演算法(Model Training Algorithm) 以及模型的推論演算 ...
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您可以在任何地方訓練推論模型，並在本機部署為機器學習元件。例如，您可以在Amazon 中建立和訓練深度學習模型， SageMaker或在Amazon 瞭望視覺中建置和訓練電腦視覺 模型 ...
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2020年12月4日 — 筆者去年在與英國新創公司Graphcore執行長Nigel Toon的溝通中，他有數度談到AI的「訓練」(training)和推論(inference，或譯為「推理」)技術本質上沒有 ...
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機器學習或深度學習分兩階段，第一階段是人工智慧(AI)的訓練，第二階段則是推論。訓練與推論的反覆循環，造就現代世界各種先進的AI產品，例如能產出內容的生成式人工 ...
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2023年6月29日 — LLM是當下開發AI的主流科技，結合深度學習和人工神經網路(ANN)，讓人工智慧能「拜讀」大量未標籤化的資料（字數可能高達數兆），藉此「訓練」AI閱讀和與人 ...
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NVIDIA 深度學習技術與完整解決方案系列可明顯提升人工智慧訓練的速度，讓你在最短時間內獲得深入洞見、大幅降低成本，以及縮短投資報酬率的回收時間。 開始使用深度學習 ...
深度學習訓練推論 參考影音
繼續努力蒐集當中...