Deci
Deci là gì?
Deci là một nền tảng phát triển học sâu cho phép các nhà phát triển tăng tốc cho việc suy luận trên biên và đám mây, đạt được sản phẩm nhanh hơn và tối đa hóa tiềm năng của phần cứng.
Làm cách nào để sử dụng Deci?
Để sử dụng Deci, các nhà phát triển có thể lựa chọn từ các mô-đun nền tảng, bao gồm các mô hình cơ bản và mô hình tùy chỉnh. Họ có thể huấn luyện các mô hình của mình bằng thư viện và công thức tùy chỉnh của Deci, tối ưu hóa và triển khai các mô hình của họ bằng các kỹ thuật tăng tốc của Deci, và chạy suy luận tự lưu trữ ở bất kỳ đâu. Deci cũng cung cấp các giải pháp cho các trường hợp sử dụng cụ thể trong các ngành như ô tô, bán lẻ thông minh, công sector, sản xuất thông minh và phân tích video.
Các tính năng cốt lõi của Deci
Tăng tốc suy luận trên biên hoặc đám mây
Sản xuất nhanh hơn
Tối đa hóa tiềm năng phần cứng
Trường hợp sử dụng của Deci
Tối ưu hóa các mô hình AI tạo ra
Chạy trên thiết bị biên
Giảm chi phí đám mây
Rút ngắn thời gian phát triển
Tối đa hóa sử dụng trung tâm dữ liệu
Câu hỏi thường gặp từ Deci
Mô hình giá cả của Deci là gì?
Deci Bất hòa
Đây là mối bất hòa về Deci: https://discord.com/invite/p9ecgRhDR8. Để biết thêm tin nhắn Discord, vui lòng nhấp vào đây(/vi/discord/p9ecgrhdr8).
Deci Hỗ trợ Email & Liên hệ dịch vụ khách hàng & Liên hệ hoàn tiền, v.v.
Thông tin liên hệ khác, hãy truy cập trang liên hệ với chúng tôi(https://deci.ai/contact/)
Công ty Deci
Deci Tên công ty: Deci .
Tìm hiểu thêm về Deci, Vui lòng truy cập trang giới thiệu về chúng tôi(https://deci.ai/about/) .
Deci Đăng nhập
Deci Liên kết đăng nhập: https://auth.deci.ai/oauth/account/login
Deci Đăng ký
Deci Liên kết đăng ký: https://auth.deci.ai/oauth/account/sign-up
Giá của Deci
Liên kết giá của Deci: https://deci.ai/pricing/
Facebook Deci
Liên kết Facebook Deci: https://www.facebook.com/Deci-AI-112702343883824
Youtube Deci
Liên kết Youtube Deci: https://www.youtube.com/channel/UCOECbhIGxR8qrjD8dlKpRSw
Linkedin Deci
Liên kết Linkedin Deci: https://www.linkedin.com/company/deciai
Twitter Deci
Liên kết Twitter Deci: https://twitter.com/deci_ai
Deci Bài đánh giá (0)
Phân tích của Deci
Deci Phân tích lưu lượng truy cập trang web
dòng chảy địa lý
Top 1 Regions
Deci Phân tích người dùng Discord
Latest user counts
Deci Khởi chạy nhúng
Sử dụng huy hiệu trang web để thu hút sự ủng hộ từ cộng đồng cho buổi ra mắt Toolify của bạn. Chúng dễ dàng nhúng vào trang chủ hoặc chân trang của bạn.
Sự thay thế của Deci
83.39%
Nội dung khác về Deci
13 Mẹo Bảo Dưỡng Xe Ô Tô Cần Thiết Cho Mọi Tài Xế
Được đăng vào Có thể 17 2024 bởi Lily
Chinh Phục Chiếc Xe Của Bạn: 13 Mẹo Chăm Sóc Xe Hơi Quan Trọng Đối Với Mọi Tài Xế
Lắng nghe mạng xã hội
Build your own RAG (retrieval augmented generation) AI Chatbot using Python | Simple walkthrough
Showcasing Retrieval Augmented Generation (RAG) for #chatbots and a step-by-step tutorial on how to build one for yourself or others. The tutorial uses #langchain and #openai #gpt #largelanguagemodels Blog Post - https://medium.com/databutton/why-your-next-ai-product-needs-rag-implemented-in-it-9ee22f9770c8 GitHub Code - https://github.com/avrabyt/RAG-Chatbot Related videos : Streamlit ChatUI - https://youtu.be/sWVfGIiWmaQ Build PDF Chatbot - https://youtu.be/daMNGGPJkEE Build ChatGPT like Chatbot - https://youtu.be/cHjlperESbg Build Simple Chatbot - https://youtu.be/BHwVRI9N8B0 Blog to get started with Databutton - https://medium.com/databutton/build-a-personal-search-engine-web-app-using-open-ai-text-embeddings-d6541f32892d Resources Databutton - https://databutton.com/login?utm_source=youtube&utm_medium=avra&utm_article=rag LangChain RAG document — https://python.langchain.com/docs/expression_language/cookbook/retrieval LangChain Blog on RAG — https://deci.ai/blog/retrieval-augmented-generation-using-langchain/ Retrieval augmented generation: Keeping LLMs relevant and current — https://stackoverflow.blog/2023/10/18/retrieval-augmented-generation-keeping-llms-relevant-and-current/ LamaIndex RAG concepts — https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/getting_started/concepts.html What is RAG from IBM — https://research.ibm.com/blog/retrieval-augmented-generation-RAG RAG based YC Startups — https://medium.com/databutton/some-ycombinator-rag-startups-cba3cca88274 RAG article from MetaAI - https://arxiv.org/abs/2005.11401?source=post_page-----9ee22f9770c8--------------------------------
Meta Llama 3 Fine tuning, RAG, and Prompt Engineering for Drug Discovery
PDF: https://www.chemicalqdevice.com/meta-llama-3-fine-tuning-rag Large language models such as Meta's newly released Llama 3 have demonstrated state-of-the-art performance on standard benchmarks and real-world scenarios. (1) To further improve domain-specific generative AI answers, Fine-tuning on a different dataset, Prompt Engineering, and Retrieval Augmented Generation (RAG) are utilized to improve Llama 3 utility. For enhanced usability, Llama 3 text-generations may need additional modifications, provide additional context, or use a specialized vocabulary. Fine-tuning is the process of further training the original pre-trained Llama 3 using domain-specific dataset(s). Prompt engineering doesn’t involve re-training Llama 3, but is the process of "designing and refining the input given to a model to guide and influence the kind of output you want." RAG "combines prompt engineering with context retrieval from external data sources to improve the performance and relevance of LLMs." (2) The seminar will detail how to use Drug Discovery related datasets with the three LLM techniques mentioned above. The cover image depicts cancer drug candidate RTx-152 and residing Protein and DNA interactions, in Separate research. Fried, W., et al. Nature Communications. April 05, 2024. (A) 1) Meta AI: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ 2) Deci AI: https://deci.ai/blog/fine-tuning-peft-prompt-engineering-and-rag-which-one-is-right-for-you/ A) Nature Communications: https://www.nature.com/articles/s41467-024-46593-1 -CEO Kevin Kawchak
How to train a YOLO-NAS Pose Estimation Model on a custom dataset step-by-step
Inside my school and program, I teach you my system to become an AI engineer or freelancer. Life-time access, personal help by me and I will show you exactly how I went from below average student to making $250/hr. Join the High Earner AI Career Program here 👉 https://www.nicolai-nielsen.com/aicareer (PRICES WILL INCREASE SOON) You will also get access to all the technical courses inside the program, also the ones I plan to make in the future! Check out the technical courses below 👇 ___________________________________________________________ In this video 📝 we are going to take a look at how you can train a YOLO-NAS pose estimation model on a custom dataset. I'll walk you through every single step in the training pipeline, all the way from setting up and annotating your dataset, how to export it and use it in a Google Colab notebook. Then we will set up our data loaders and some configurations before starting the training of the custom model. At the end, we are of course going to take a look at inference with our best trained model. Colab Notebook: https://colab.research.google.com/drive/1OGX-SpoMX4gFiRck2XWMv3JPCH5Vqgiq?usp=sharing Deci models: https://deci.ai/foundation-models/ YOLO-NAS Pose Github repo: https://github.com/Deci-AI/super-gradients/blob/master/YOLONAS-POSE.md Tiger Dataset and Config file: https://drive.google.com/drive/folders/1ZPHRV3x7d21r2ORt5qGajvx_RIMjCEyG?usp=share_link If you enjoyed this video, be sure to press the 👍 button so that I know what content you guys like to see. ___________________________________________________________ 🛠 Freelance Work: https://www.nicolai-nielsen.com/nncode ___________________________________________________________ 💻💰🛠 High Earner AI Career Program: https://www.nicolai-nielsen.com/aicareer 👨💻 Learn Software Engineering instead with my good friend Tech with Tim: https://coursecareers.com/a/NicolaiAI?course=software-dev-fundamentals 📈 Investment Course: https://www.nicos-school.com/p/investment-course ⚙ Real-world AI Technical Courses: (https://www.nicos-school.com) 📗 OpenCV GPU in Python: https://www.nicos-school.com/p/opencv-gpu-course 📕 YOLOv7 Object Detection: https://www.nicos-school.com/p/yolov7-custom-object-detection-with-deployment 📒 Transformer & Segmentation: https://www.nicos-school.com/p/transformer-and-segmentation-course 📙 YOLOv8 Object Tracking: https://www.nicos-school.com/p/yolov8-object-tracking-course 📘 Research Paper Implementation: https://www.nicos-school.com/p/research-paper-implementation 📔 CustomGPT: https://www.nicos-school.com/p/customgpt-course ___________________________________________________________ 📞 Connect with Me: 🌳 https://linktr.ee/nicolainielsen 🌍 My Website: https://www.nicolai-nielsen.com/ 🤖 GitHub: https://github.com/niconielsen32 👉 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nicolaiai 🐦 X/Twitter: https://twitter.com/NielsenCV_AI 🌆 Instagram: https://www.instagram.com/nicolaicodes/ ___________________________________________________________ 🇦🇪 Want to move to Dubai and get visa? - Book a free consultation: https://www.genzoneconsulting.com/meetings/schedule-session/nny ___________________________________________________________ 📷 My camera calibration software, CharuCo Boards, and Checker boards Link to webshop: https://camera-calibrator.com ___________________________________________________________ Timestamps: 0:00 Intro 0:19 YOLO-NAS Pose Documentation 3:46 Annotate Dataset 9:19 Imports 10:23 Sneak-peak Inference 12:03 Setup Trainer 12:32 Download the Dataset 13:40 Configuration File Structure 16:11 COCO Dataset Structure 17:26 Utility functions 18:51 Dataloaders 20:29 Keypoint Transformation 20:53 Setup Transform 21:40 Train Dataloaders 22:09 Instantasing The Model 22:47 Training Parameters 24:14 Training The Model 25:48 Training Results 28:55 Inference Custom Model 31:10 Outro Tags: #YOLO-NAS-Pose #CustomPoseEstimation #supergradients #yolonas #poseestimation
Tổng cộng có 23 dữ liệu mạng xã hội cần được mở khóa để xem