預訓練模型蒸餾 在前面的課程中,大家瞭解了自然語言處理領域中一些經典的模型,比如BERT、ERNIE等,它們在NLP任務中的強大之處是毫無疑問的,但由於預訓練模型的參數較多,體積龐大,在部署時對設備的運算速度和內存大小以及能耗都有着極高的要求。但當我們處理實際的產業應用需求時,比如將深度學習模型部署到手機上時,就需要對模型進行壓縮,在不影響性能的前
親愛的開發者們: 一場始於好奇、歸於熱愛的邂逅,讓開發者們在飛槳星河社區相聚,相逢於活動、課程、比賽、項目……五年來,千萬開發者的共同參與,讓這個社區更富活力、更加温暖。 2018年,AI Studio 1.0版本上線;2019年,發佈億元算力支持計劃;2020年,課程、比賽、精品項目推出;2021年,AI Studio註冊用户突破100萬;2023年,AI Studio公佈中文名稱“飛槳星河社
作者 | 飛槳 導讀 飛槳框架2.4版本迎來正式發佈啦!相比飛槳框架2.3版本,飛槳框架v2.4增加了167個功能性API,新增稀疏計算(paddle.sparse)、圖學習(paddle.geometric)和語音處理(paddle.audio)等更多領域API,同時也進一步完善了loss計算、張量計算、分佈式和視覺變換等類別的API,在提供了更加豐富的API體系的同時更好地支