OneFlow的GlobalTensor有两个必要属性:Placement:决定了tensor数据分布在哪些设备上。SBP:决定了tensor数据在这些设备上的分布方式。例如:
边界框回归是目标检测的关键步骤,在现有方法中,虽然被广泛用于边界框回归,但它不是针对评估指标量身定制的,即IntersectionoverUnion(IoU)
“如果把SamAltman扔到某个食人族之岛,5年后他会成为这个食人族岛的国王。“在硅谷创业教父PaulGraham的眼里,SamAltman是一位极具魄力的领导
为了推进AIGC行业的降本增效,同时也回应用户的热情要求,OneFlow正在将业内备受欢迎的相关Diffusion模型的加速“一网打尽”。此前,OneFlow首
今天是OneFlow开源的第903天,OneFlowv0 9 0正式发布。本次更新包含640个commit,完整更新列表请查看链接:https: github com Oneflow-Inc on
2017年,Google提出了Transformer架构,随后BERT、GPT、T5等预训练模型不断涌现,并在各项任务中都不断刷新SOTA纪录。去年,清华提出了GLM模型
AI作图领域的工具一直不尽人意,直到去年8月StableDiffusion开源,成为AI图像生成领域无可争辩的划时代模型。为了提升其推理效率,OneFlow首度
最近,AI图像生成引人注目,它能够根据文字描述生成精美图像,这极大地改变了人们的图像创作方式。StableDiffusion作为一款高性能模型,它生成
1 OpenAI掌门人SamAltman:AI的下一个发展阶段各种AI工具已显现出巨大的日常应用潜力,可以实现人类的各种想法,改善人类的工作方式,比如由St
1 2022年最佳AI论文32篇:DALL·E2、StableDiffusion、ChatGPT等入选大模型和文生图、跨模态是今年毫无疑问的热点,此外也有多篇GAN等视觉领域
OneFlow静态图的训练效率远高于动态图(eager模式)。本文试图通过一个简单例子,结合v0 8 0版本的代码,解读一下静态图和运行时的实现机制。
在此前《ChatGPT进化的秘密》一文中,本文作者剖析了ChatGPT的技术路线图。而在ChatGPT发布前,作者详细介绍了大模型的突现能力、以及它在NLP
深度学习框架编译优化时,需要先根据计算逻辑形成一个逻辑计算图,然后再改写计算图,最后执行改写后的计算图。其中生成逻辑计算图方式有两种
为什么是TorchDynamoGraphcapture把用户Python写的模型代码变成graph,是一切编译的根基。而PyTorch在试了这么多方案之后似乎已经锁定TorchDyn
致国内的同胞们:在国际学术界看来,ChatGPT GPT-3 5是一种划时代的产物,它与之前常见的语言模型(Bert Bart T5)的区别,几乎是导弹与弓箭的区
最近,我在处理PyTorch分布式和TorchRec相关的工作,为此,我开始学习PyTorch2 0。在业余时间,我也在跟着Alpa作者学习JAX和XLA。如今回顾这些
HUAWEIDevEcoStudio上线新特性,快来了解吧~
本教程涉及的代码在:https: github com Oneflow-Inc one-yolov5教程也同样适用于Ultralytics YOLOv5,因为One-YOLOv5仅仅是换了一个运行时后
MinIO,这家创立于2014年11月的公司旨在解决非结构化数据增长的需求,开发了流行于业界的开源云存储软件MinIO。近期,MinIO宣布其Docker下载量
ChatGPT很火,但是作为技术人员的我们应该从ChatGPT背后的技术去解读,这样能够让我们掌握未来技术发展的方向,保障自己的路不会走偏。这篇文
很高兴为大家带来One-YOLOv5的最新进展,在《一个更快的YOLOv5问世,附送全面中文解析教程》发布后收到了很多算法工程师朋友的关注,十分感谢
本教程涉及到的代码在https: github com Oneflow-Inc one-yolov5,教程也同样适用于ultralytics yolov5因为one-yolov5仅仅是换了一个运行时后
StableDiffusion一经发布,就立刻在业界掀起巨大的波浪。我个人后知后觉,直到StableDiffusionV1 4版本发布,才接触StableDiffusion(之前使用
深度学习框架一般通过自动微分(autograd)机制计算梯度并反向传播。本文尝试通过一个简单的例子,粗浅地观察一下OneFlow的autograd的实现机制。
OneFlow-ONNXv0 6 0正式发布。新版本提升了转换接口的易用性,开发了多个新特性,并新增支持6种模型以及20多种算子,此外,还修复了6个转换过