深度学习环境搭建笔记(二)：mmdetection-CPU安装和训练
本文是关于如何搭建深度学习环境，特别是使用mmdetection进行CPU安装和训练的详细指南。包括安装Anaconda、创建虚拟环境、安装PyTorch、mmcv-full和mmdetection，以及测试环境和训练目标检测模型的步骤。还提供了数据集准备、检查和网络训练的详细说明。
手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型
本教程由肆十二（dejahu）撰写，详细介绍了如何使用YOLOV5训练口罩检测模型，涵盖环境配置、数据标注、模型训练、评估与使用等环节，适合大作业及毕业设计参考。提供B站视频、CSDN博客及代码资源链接，便于学习实践。
如何使用服务器训练模型
本文介绍了如何使用服务器训练模型，包括获取服务器、访问服务器、上传文件、配置环境、训练模型和下载模型等步骤。适合没有GPU或不熟悉Linux服务器的用户。通过MobaXterm工具连接服务器，使用Conda管理环境，确保训练过程顺利进行。
使用 NVIDIA TAO Toolkit 5.0 体验最新的视觉 AI 模型开发工作流程
NVIDIA TAO Toolkit 5.0 提供低代码框架，支持从新手到专家级别的用户快速开发视觉AI模型。新版本引入了开源架构、基于Transformer的预训练模型、AI辅助数据标注等功能，显著提升了模型开发效率和精度。TAO Toolkit 5.0 还支持多平台部署，包括GPU、CPU、MCU等，简化了模型训练和优化流程，适用于广泛的AI应用场景。
NVIDIA Ampere 架构的结构化稀疏功能及其在搜索引擎中的应用
NVIDIA Ampere架构引入了结构化稀疏功能，显著加速了深度学习模型的推理过程。通过2:4的稀疏模式，即每4个相邻权重中有至少2个为0，实现了高效的内存访问和模型推理加速，同时保持了模型精度。腾讯机器学习平台部门利用这一特性，通过渐进式训练方法，实现了模型在搜索引擎中的高效部署与应用，如相关性预测、查询性能预测等场景，不仅提升了处理速度，还在某些情况下超过了原有模型的精度。此外，NVIDIA还提供了TensorRT和cuSPARSELt库，进一步增强了稀疏模型的推理效率。
NVIDIA Triton系列10-模型并发执行
NVIDIA Triton服务器支持模型并发执行，通过在单个或多个GPU上同时运行多个模型实例，提高计算资源利用率和性能。配置`instance_group`可调整每个模型的并发实例数，优化推理效率。此外，通过设置资源限制和优先级，确保在有限的计算资源下实现高效的任务调度。