基于 NNCF 和 🤗 Optimum 面向 Intel CPU 对 Stable Diffusion 优化

作者：HuggingFace发布时间：2023-07-12

基于隐空间的扩散模型 (Latent Diffusion Model)，是解决文本到图片生成问题上的颠覆者。Stable Diffusion 是最著名的一例，广泛应用在商业和工业。Stable Dif...【查看原文】

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基于 NNCF 和 Optimum 面向 Intel CPU 对 Stable Diffusion 优化

基于隐空间的扩散模型 (Latent Diffusion Model)，是解决文本到图片生成问题上的颠覆者。Stable Diffusion 是最著名的一例，广泛应用在商业和工业。Stable Diffusion 的想法简单且有效: 从噪声向量开始，多次去噪，以使之在隐空间里逼近图片的表示。但是，这样的方法不可避免地增加了推理时长，使客户端的体验大打折扣。众所周知，一个好的 GPU 总能有帮助，确实如此，但其损耗大大增加了。就推理而言，在 2023 年上半年 (H1’23)，一个好 CPU 实例 (r6i

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

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bili_305256810 2024-08-24

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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

Hugging Face GPT-4 金融

HuggingFace 2024-05-06

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