Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。本方案目前仅适用于企业客户。推荐使用“西南-贵阳
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 get_tokenizer('ViT-B-32') image = preprocess(Image.open("./docs/CLIP.png")).unsqueeze(0) text = tokenizer(["a diagram", "a dog", "a cat"]) print("input 来自:帮助中心 查看更多 → ...
苹果还开源了CoreNet深度神经网络训练库,它允许研究人员和工程师开发和训练各种标准和创新的小型和大型模型。CoreNet适用于多种任务,包括基础模型(如CLIP和大型语言模型LLM)、物体分类、检测以及语义分割等。 OpenELM的一个显著特点是其采用按层分配参数的策略...