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英特爾、Habana Labs與Hugging Face推動Transformer業(yè)務(wù)在訓練和推理優(yōu)化及擴展取得關(guān)鍵進展

• 在過去的一年中，英特爾、Habana Labs和Hugging Face基于開源項目、集成開發(fā)者體驗與科學研究，不斷提升人工智能應(yīng)用的效率并降低使用門檻，在創(chuàng)建和訓練高質(zhì)量Transformer模型上取得了重大進展。Transformer模型為包括自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、語音等在內(nèi)廣泛的機器學習和深度學習任務(wù)提供先進的性能。大規(guī)模訓練這些深度學習模型需要龐大的算力，這個過程非常復(fù)雜，不僅需要大量時間，而且成本高昂。通過英特爾顛覆者計劃（Intel Disruptor Program）與
• 關(guān)鍵字： 英特爾  Habana Labs  Hugging Face  Transformer業(yè)務(wù)  訓練和推理