如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型
BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是一个预训练的语言表征模型。作为NLP领域近年来重要的突破，BERT模型在多个自然语言处理的任务中取得了最优结果。然而BERT模型存在巨大的参数规模和计算量，因此实际生产中对该模型具有强烈的优化需求。本文主要介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。
AI加速：使用TorchAcc实现Bert模型分布式训练加速_人工智能平台 PAI(PAI)
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型，便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在BERT-Base分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
模型推理加速系列 | 04：BERT加速方案对比 TorchScript vs. ONNX
简介 本文以 BERT-base 的为例，介绍2种常用的推理加速方案：ONNX 和 TorchScript，并实测对比这两种加速方案与原始Pytorch模型格式的inference性能。本文通过实测发现： (1)GPU环境中，小batch size场景下，ONNX表现最好； (2)GPU环境中&#x...
模型推理加速系列 | 07: 以BERT为例全面评测各种推理加速方案
简介冬至夜月圆，霜露点清银。枫叶落尽霜，寒风凛冽水。山河冰封路，长夜独酌愁。火炉照暖家，窗外雪花飞。小伙伴们好，我是微信公众号：小窗幽记机器学习的首席试药师：卖布洛芬的小男孩。上面这首诗是最近顶流ChatGPT模仿李白风格创作的，仅供欣赏。前文以CV领域中的resnet18模型为例综合评测各种推理加速方案，具体评测结果可以参考之前的小作文：模型推理加速系列 ｜ 06: 基于resnet18加速方....
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