- 硬件构建:2019年,某公司投入500万,搭建了100台服务器,成功构建了首个深度学习模型。
- 软件开发:2020年,开源框架TensorFlow助力,团队在3个月内完成了基于Python的模型开发。
- 硬件加速
- 软件优化
这就是坑,别信单一方式。
别这么干,结合两者更高效。
实操提醒:先评估需求,再选合适方案。
- 传统方法:先收集大量数据,然后通过算法训练模型,耗时通常在几个月到一年。
- 人工智能方法:利用现有模型和算法,通过迁移学习快速调整,时间可能只需几天到几周。
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