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

Hugging Face GPT-4 金融

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

Stable Diffusion 人工智能深度学习

HuggingFace 2023-04-11

在英特尔 CPU 上微调 Stable Diffusion 模型

扩散模型能够根据文本提示生成逼真的图像，这种能力促进了生成式人工智能的普及。人们已经开始把这些模型用在包括数据合成及内容创建在内的多个应用领域。 Hugging Face Hub 包含超过 5 千个预训练的文生图模型。这些模型与 Diffusers 库结合使用，使得构建图像生成工作流或者对不同的图像生成工作流进行实验变得无比简单。和 transformer 模型一样，你可以微调扩散模型以让它们生成更符合特定业务需求的内容。起初，大家只能用 GPU 进行微调，但情况正在发生变化！几个月前，英特尔推出

Stable Diffusion Hugging Face 人工智能

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，

Hugging Face

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

Stable Diffusion 提示词艺术

英特尔技术汇 2024-03-12

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合理的使用正则表达式，确实在实际的开发中能给我们带来一定的便利，特别是在一些复杂的匹配时，能够带来高效的查找，也能够提高我们的开发效率，但在处理极度复杂任务时可能需要结合其他工具。

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sorryhc 2024-12-29

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浪遏 2024-12-29

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