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NVIDIA Merlin GPU 推薦系統

加速大模型訓練和推理

內容

暌違兩年，NVIDIA Merlin 推薦系統公開課將于 7 月 5 日全面上新。本次公開課將由 NVIDIA 高級產品經理高文雯和 NVIDIA 高級開發經理王澤寰分別進行主講和直播答疑。

NVIDIA Merlin 是專為 GPU 上推薦系統工作流程設計的一款端到端的開源框架，其中包括了數據預處理、功能轉換、訓練、優化和部署等功能，旨在加速推薦系統工作者的工作流程，簡化推薦系統的構建。在今年 3 月，NVIDIA 發布了 NVIDIA Merlin 1.0 超大規模推薦系統。最新版本的 NVIDIA Merlin 提供了對功能、模型的快速迭代，以及部署經過充分訓練的推薦程序管道，將功能轉換、檢索和排名模型作為推理微服務等功能。Merlin 在 GPU 上的加速優化方案包括用于構建基于深度學習的系統的工具，能夠處理 TB 級的數據，以便提供更精準的預測并增加點擊量。數據科學家可以用不到 50 行代碼來訓練和部署推薦模型，機器學習工程師也可以輕松地利用分級存儲以低延遲高精確率將大模型輕松部署到 Triton 推理平臺，同時也支持 TensorFlow 用戶使用大規模多 GPU 、多節點模型并行式訓練。

「 NVIDIA Merlin 推薦系統公開課」也將在智東西公開課知識店鋪上以視頻直播的形式進行。感興趣的朋友千萬別錯過！

通過本次在線研討會您將了解以下內容：

端到端推薦系統 NVIDIA Merlin 介紹及最新動態

高達 12 倍加速的高性能訓練

低成本訓練和部署 TB 級大模型

靈活易用：短短幾行代碼實驗各種模型

日程

7 月 5 日，周二，19:00 – 20:00

演講嘉賓

高文雯

NVIDIA 高級產品經理

王澤寰

NVIDIA 高級開發經理

當零售遇上 AI

NVIDIA 人工智能平臺在購物中心的應用

內容

有這樣一群人，他們雖不是零售老兵，卻一直以數字化、智能化的獨特角度理解并賦能零售；他們的思考從未停歇過：線下零售的核心挑戰是什么？人工智能帶來的幫助是什么？線下零售的數字化、智能化的最好方案是什么？

如果您也有相同的問題，希望了解 AI 驅動的零售行業解決方案和運營理念，歡迎報名本次線上研討會。我們將帶著您和 NVIDIA、AIBEE以及中電港的專家們一起探討全球零售 AI 的特點和趨勢，分享國內外商場數智化的精彩案例，以及本地的最優實踐。

一場零售+ AI 的饕餮盛宴，精彩不容錯過。

通過本次在線研討會您將了解以下內容：

零售數智化的觀察和思考

NVIDIA 人工智能平臺加速零售行業邊緣計算

驅動邊緣 AI – NVIDIA Jetson 及相關產品介紹

客流系統 4.0 時代，購物中心如何真正實現精細化運營

日程

7 月 6 日，周三，14:00 – 16:00

演講嘉賓

任建斌

NVIDIA 零售及工業 IBD

張軼博

NVIDIA 行業開發者關系總監

王之卓

中電港 NVIDIA 產品線 FAE

徐昆

愛筆智能 智慧商業地產 產品負責人

開創智慧零售新時代

快速完成 NLU 中的意圖識別任務 ——

NVIDIA NeMo 實戰

內容

意圖識別和槽位填充是 NLU 語義理解領域中兩個子任務，二者可以聯合進行。大部分基于語義理解的智能會話相關的應用都會用到這項技術，它是用來對一段語句所表達的意圖進行分類，并查詢語句中所有相關的槽位(實體)。例如：明天早上北京是什么樣天氣? 我們希望將查詢分類意圖為“天氣”，將“北京”檢測為位置槽，將“明天早上“檢測為日期時間槽。意圖識別和槽位填充用以輔助基于語義理解的會話系統返回更加精準的回答。這些需求我們通過 NVIDIA NeMo 就可以快速的完成。

NVIDIA NeMo 是一個用于構建先進的對話式 AI 模型的工具包，它內置集成了自動語音識別 (ASR)、自然語言處理 (NLP) 和語音合成 (TTS)的模型及方法，方便調用先進的預訓練模型快速完成對話式 AI 中各類子任務， 每個模塊都可以輕松地定制、擴展和組合用以創建新的會話式AI模型架構。

本次網絡研討會主要面向有 NLP 和語音 AI 開發需求的開發者。

通過本次在線研討會您將了解以下內容：

意圖識別和槽位填充任務介紹

NVIDIA NeMo 工具簡介

適用于 NeMo 的數據集格式

如何使用 NeMo 初始化并訓練模型

如何使用 NeMo 進行意圖識別模型評估和推理

日程

7 月 7 日，星期四，20:00 – 21:30

演講嘉賓

李奕澎

NVIDIA 企業開發者社區經理

擁有多年數據分析建模、人工智能自然語言處理開發經驗。在自動語音識別、自然語言處理、語音合成等對話式 AI 技術領域有豐富的實戰經驗與見解。曾開發法律、金融、保險文檔中基于實體抽取的智能問答系統，曾開發基于 NLP 知識抽取， KG 知識圖譜的建立的科研文檔智能檢索系統。

審核編輯：湯梓紅