在英特尔至强 CPU 上使用 🤗 Optimum Intel 实现超快 SetFit 推理

作者：HuggingFace发布时间：2024-05-06

在缺少标注数据场景，SetFit 是解决的建模问题的一个有前途的解决方案，其由 Hugging Face 与 Intel 实验室以及 UKP Lab 合作共同开发。作为一个高效的框架，SetFit...【查看原文】

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在英特尔至强 CPU 上使用 Optimum Intel 实现超快 SetFit 推理

在缺少标注数据场景，SetFit 是解决的建模问题的一个有前途的解决方案，其由 Hugging Face 与 Intel 实验室以及UKP Lab 合作共同开发。作为一个高效的框架，SetFit 可用于对Sentence Transformers模型进行少样本微调。SetFit 仅需很少的标注数据就能达到较高的准确率，例如，在使用 3-示例提示时，SetFit优于GPT-3.5；在使用 5-示例提示时，其在 Banking 77 金融意图数据集上的表现也优于使用 3-示例提示的 GPT-4。Intel 实

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HuggingFace 2024-05-06

在英特尔 CPU 上加速 Stable Diffusion 推理

前一段时间，我们向大家介绍了最新一代的英特尔至强 CPU (代号 Sapphire Rapids)，包括其用于加速深度学习的新硬件特性，以及如何使用它们来加速自然语言 transformer 模型的分布式微调和推理。英特尔至强处理器:https://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/processors/xeon/scalable.html使用英特尔处理器加速分布式微调:https://hf.co/blog/zh/intel-sapp

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在英特尔 CPU 上微调 Stable Diffusion 模型

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HuggingFace 2023-07-19

利用 Optimum Intel 和 fastRAG 在 CPU 上优化文本嵌入

嵌入模型在很多场合都有广泛应用，如检索、重排、聚类以及分类。近年来，研究界在嵌入模型领域取得了很大的进展，这些进展大大提高了基于语义的应用的竞争力。BGE、GTE以及E5等模型在MTEB基准上长期霸榜，在某些情况下甚至优于私有的嵌入服务。Hugging Face 模型 hub 提供了多种尺寸的嵌入模型，从轻量级 (100-350M 参数) 到 7B (如Salesforce/SFR-Embedding-Mistral) 一应俱全。不少基于语义搜索的应用会选用基于编码器架构的轻量级模型作为其嵌入模型，此时，

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HuggingFace 2024-04-02

使用基于英特尔CPU的g8i实例加速Stable Diffusion推理

本文介绍如何使用基于Intel CPU的g8i实例，以DreamShaper8_LCM（基于Stable Diffusion v1-5微调后得到的模型）模型为例，结合系统级优化及IPEX技术加速文生图模型的推理速度，在Intel CPU云服务器上搭建高效的文生图服务。 01背景信息 Stable Diffusion模型 Stable Diffusion模型是文本到图像的潜在扩散模型，它可以根据文本提示词生成对应的图像，目前已经可以应用于包括计算机视觉、数字艺术、视频游戏等多种领域和场景。为了更好的用户体验

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比亚迪的单车盈利仅8450元

看到这两组数据还是蛮感慨的，今年上半年，比亚迪共销售了161.3万辆汽车，但你们别看销量这么高，它的单车盈利仅8450元了，这是我真没想到的，因为汽车本身就是一个规模的游戏，量大才能平摊成本，而比亚迪呢，它在用行动证明“技术为王，创新为本”，这个研发投入太狠了，196.2亿元，这还是只是2024年上半年，而这样的大投入，比亚迪已经坚持了十几年了。其实大家细想一下，从油电同价，再到电比油低，冲在第一个的一直都是比亚迪，再不断研发的前提下，它还一直在压缩自己的利润，去让利消费者，让我们能花更少的钱，获得更好的

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