开源技术

作者：忻怡、周楼、谦言、临在 导言 目标检测（object detection）旨在定位并识别出图像中的目标物体，一直以来都是计算机视觉领域研究的热点问题，也是自动驾驶、目标追踪等任务的基础。近年来，

本⽂简要介绍我们在电商下对CLIP模型的优化，以及上述模型在公开数据集上的评测结果。最后，我们介绍如何在EasyNLP框架中调用上述电商CLIP模型。

本篇是关于Part II的介绍，主要介绍shape constraint IR的设计，实现以及一些初步的实验结果

在本系列分享中我们将介绍BladeDISC在动态shape语义下做性能优化的一些实践和思考。本次分享的是我们最近开展的有关shape constraint IR的工作

知识图谱（Knowledge Graph）的概念⾸次出现2012年，由Google提出，它作为⼀种⼤规模语义⽹络， 准确地描述了实体以及实体之间的关系。

本文介绍了我们在EasyNLP框架中集成了中文文图生成的功能，同时开放了模型的Checkpoint。

DETR是最近几年最新的目标检测框架，第一个真正意义上的端到端检测算法，省去了繁琐的RPN、anchor和NMS等操作，直接输入图片输出检测框。DETR的成功主要归功于Transformer强大的建模

ViTDet进一步改进了一些设计，证明了ViT作为backone的检测模型可以匹敌基于FPN的backbone(如SwinT和MViT)检测模型。

本文简要介绍CLIP的技术解读，以及如何在EasyNLP框架中玩转CLIP模型，让我们一起来看看吧！

随着行业不断发展，大数据&AI也逐渐呈现云原生化的趋势。复杂的业务场景及其背后涉及到的不同技术方向的开源和自研，使得产品运维面临技术复杂度高、规模大、场景多等挑战。

经历6年时间，在各团队的努力下，阿里巴巴集团大规模稀疏模型训练/预测引擎DeepRec正式对外开源，助力开发者提升稀疏模型训练性能和效果。

最近阿里云机器学习PAI平台和达摩院智能计算实验室一起发布“低碳版”巨模型M6-10T，模型参数已经从万亿跃迁到10万亿，规模远超业界此前发布的万亿级模型，成为当前全球最大的AI预训练模型。

随着深度学习的不断发展，AI模型结构在快速演化，底层计算硬件技术更是层出不穷，对于广大开发者来说不仅要考虑如何在复杂多变的场景下有效的将算力发挥出来，还要应对计算框架的持续迭代。

EasyNLP 是 PAI 算法团队基于 PyTorch 开发的易用且丰富的中文NLP算法框架，支持常用的中文预训练模型和大模型落地技术，并且提供了从训练到部署的一站式 NLP 开发体验。

EasyCV是阿里巴巴开源的基于Pytorch，以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具。