模型部署

使用yolov5的2.0分支训练自己的模型并在x3派运行

不过最近需要将yolov5的模型部署到旭日X3派的开发板上，参考教程和社区帖子一阵折腾，成功转换模型并运行了，就是检测的结果很不
贝斯塔·2023-12-30 08:47

llama大模型部署

看模型加载的参数设置.importtorch#初始化HalfTensorh=torch.tensor([1.0,2.0,3.0],dtype=torch.half)#h=torch.tensor([1.0,2.0,3.0],dtype=torch.float16)#跟上面一行一样.#查看数据类型print(h.dtype)importaccelerateimportbitsandbytesfrom
weixin_40467931·2023-12-30 03:08

AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板

模型部署：如何将训练好的模型部署到实际应用中？模型监控与维护：如何监控和维护模型的性能和稳定性？模型更新与升级：如何
BTCKing·2023-12-29 18:26

【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署 基于预训练ESPCN的轻量化图像超分辨率模型TPU部署方案

2023CCF大数据与计算智能大赛《基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署》作品名：基于预训练ESPCN的轻量化图像超分辨率模型TPU部署方案队伍名：Absofastlutely蒋松儒计算机科学与技术系硕士南京大学中国
算能开发者社区·2023-12-29 15:47

TPU编程竞赛｜算丰助力2023 CCF大数据与计算智能大赛！

算丰不仅为本次大赛提供了赛题「基于TPU平台实现视频超分辨率重建模型部署」,也为参赛选手提供丰富的云端TPU资
算能开发者社区·2023-12-29 15:17

【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署 基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案

2023CCF大数据与计算智能大赛基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案WELL刘渝人工智能研一西安交通大学中国-西安[email protected]史政立网络空间安全研一西安交通大学中国
算能开发者社区·2023-12-29 15:42

codellama模型部署（待补充）

codellama介绍CodeLlama是一个基于Llama2的大型代码语言模型系列，在开放模型、填充功能、对大输入上下文的支持以及编程任务的零样本指令跟踪能力中提供最先进的性能。我们提供多种风格来覆盖广泛的应用程序：基础模型(CodeLlama)、Python专业化(CodeLlama-Python)和指令跟随模型(CodeLlama-Instruct)，每个模型都有7B、13B和34B参数。所
bulucc·2023-12-28 21:04

模型部署之——ONNX模型转RKNN

提示：这里可以添加学习目标提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、加载Docker镜像二、转换脚本一、加载Docker镜像加载rknn官方提供的基于x86架构下模型转换的镜像文件，生成容器，以及执行镜像。sudodockerload-irknn-toolkit2:1.3.0-cp36sudodockerrun-v`pwd`/rknn_model_convert:
Ceri·2023-12-28 16:32

【模型部署入门 一】：Pytorch图像分类模型转换ImageNet1000类预训练模型转ONNX

入门学习主要是跟随同济子豪兄，很感谢该博主，本博客代码主体是子豪兄的，我只是总结加工整理记录。子豪兄对应学习视频链接地址为：ImageNet1000类预训练模型转ONNX我自己总结的教程中代码使用任何python编译环境都可以直接打开使用，子豪兄视屏教程中的源码需要使用Jupyter打开，关于Jupyter的安装及使用，推荐参考博客：JupyterNotebook的安装及使用教程目录一、安装配置环
佐咖·2023-12-28 12:54

Linux Ubuntu 和 Mac ,Windows 部署离线通义千问1.8B参数 4-bit量化大模型详细教程 全网唯一

代码为我自己写的python程序，应该是全网最简单的大模型部署方案，一个模型文件1.3GB，一个python代码即可开始玩耍~首先说明，本文下面的内容需要一点点python基础，需要会安装python和
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-12-28 11:00

TensorRT Provider 与TensorRT Native的对比

ONNXRuntime介绍ONNXRuntime是将ONNX模型部署到生产环境的跨平台
小枫小疯·2023-12-27 22:12

开发者都能玩转的大模型训练

而且基于亚马逊云科技的云服务器优势，可以直接将模型部署到线上托管环境上，非常方便，且无技术“隔阂”，无缝操作。据我
亚马逊云开发者·2023-12-26 23:54

大模型部署之GPU查询及切换

1、查询当前机器GPU使用情况#总览nvidia-smi#每1s下的占用情况watch-n1nvidia-smi2、绑定gpu执行#方法1:设置CUDA_VISIBLE_DEVICES并直接执行CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2pythontrain_demo.py#方法2:编辑train_demo.py设置importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"
bulucc·2023-12-26 20:33

一步一步理解大模型：模型量化技术2-源代码

然而，在模型部署阶段，我们需要考虑到用户硬件的实际限制。为了让更多的用户能够使用我们的模型，我们通常会在训练后的推理阶段进行量化处理。这样，我们可以
chattyfish·2023-12-26 18:39

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.5深度学习计算-读取和存储

然而在实际中，我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。
蒸饺与白茶·2023-12-24 03:07

simulink&veristand联合仿真——模型导入&部署简单人机界面

目录软件版本simulink模型编译veristand导入模型veristand模型参数设置veristand配置人机交互界面veristand模型部署运行软件版本matlab2020a，veristand2020R4
椿湫致简·2023-12-23 19:00

PyCaret-低代码ML库使用指南

如果您可以将数据科学过程的每个步骤(从功能工程到模型部署)减少到仅几行代码，该怎么办?这正是PyCaret发挥作用的地方。PyCaret是一个高级
Linux小百科·2023-12-22 05:21

RK3588安装TVM-CPU版本

以下是关于TVM的详细介绍：TVM的目标是将深度学习模型的优化和编译过程自动化，以便开发人员可以轻松地将其模型部署到各种硬件平台上，包括CPU、GPU、FPGA等。
呆呆珝·2023-12-21 17:51

Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment（ICLR2020）

文章目录Abstract成果Introduction存在的挑战以前的方法本文的方法RelatedWorkMethod问题描述架构空间训练OFA网络Na¨ıveApproach渐进收缩专业模型部署与一次性网络
怎么全是重名·2023-12-20 20:11

深度学习或机器学习的模型部署相关的初步了解及分析

机器学习-深度学习部署相关资料文档这是上班之后的第一个文档，由于项目原因需要去了解一些和模型部署相关的知识，所以就简单了解了一下相应的部署引擎和框架，也是刚刚开始学习，如果有什么写的不对的欢迎大家交流，
浩浩的科研笔记·2023-12-20 16:48

PP-OCR与文心一言强强结合，无须训练，信息抽取精度超80%！

最后，部署繁琐，模型部署涉及诸多技术细节，影响落地效率。在大模型时代，LLM会带来怎样的帮助呢？近期，我们发布了一个融合了文心一言和PP-OCRv4的文档图像信息抽取神器——PP-ChatO
飞桨PaddlePaddle·2023-12-20 14:02

84TensorFlow 2 模型部署方法实践--使用 TensorFlow Lite 部署模型

使用TensorFlowLite部署模型环境配置线上环境使用的Tensorflow版本为2.1.0。TensorFlowLite模型转换在TensorFlow2中，用于将TensorFlow模型转换为TensorFlowLite的API为tf.lite.TFLiteConverter，其中包含三种方法：from_keras_model，用于转换Keras模型。from_saved_model，用于
Jachin111·2023-12-20 02:06

很全了！社招CV岗面试知识点笔记

一、python二、C++三、linux四、pytorch五、DL基础六、模型部署/压缩七、传统视觉八、项目思维,模型优化九、智力/code题一、pyt
自动驾驶之心·2023-12-19 04:47

机器学习的数据管理

.机器学习的数据管理注意事项机器学习的生命周期包括如下部分(1).业务的理解，机器学习问题框架(2).数据理解和收集(3).模型的训练和评估(4)模型部署(5).模型监控(6).业务衡量数据管理和机器学习的生命周期的
歌者文明·2023-12-18 08:50

深度学习部署架构：以 Triton Inference Server（TensorRT）为例

什么是模型部署？模型训练只是DeepLearning的一小部分，如《HiddenTechnicalDebtinMachineLearningSystems》机器学习系统的技术债书中所说。
禅与计算机程序设计艺术·2023-12-18 05:03

用Flask搭建简单的web模型部署服务

目录结构如下：分类模型web部署classification.pyimportosimportcv2importnumpyasnpimportonnxruntimefromflaskimportFlask,render_template,request,jsonifyapp=Flask(__name__)onnx_session=onnxruntime.InferenceSession("mobi
给算法爸爸上香·2023-12-17 20:00

机器学习和机器学习解决方案架构

1.机器学习的生命周期(1).业务理解:确定机器学习要解决的问题，以及确定机器学习项目是否成功的业务性能指标(2).数据理解和数据准备：根据业务收集数据(3).模型训练和评估(4).模型部署(5).模型监控
歌者文明·2023-12-17 09:57

图片风控NSFW(not suit for work)-2 基于tf2模型微调

tensorflow2模型）思路1将开源雅虎nsfw模型转换为tensorflow2，见tensorflow2模型重构2准备训练样本，正负样本（比例4:1~1:4之间）3数据增强4模型训练5模型保存6模型部署
晚点吧·2023-12-17 08:06

chatGPT对接小红书

chatgpt对接热线：13642679953（微信同号）首先，将ChatGPT与小红书平台进行对接，需要将ChatGPT模型部署到服务器上，并与小红书的后台系统进行集成。
红匣子实力推荐·2023-12-17 06:23

【入坑指南】| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译

大家好，今天给大家分享一下最新版本OpenCV4.8如何编译支持CUDA加速，实现深度学习模型部署速度提升。
gloomyfish·2023-12-16 22:26

从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3（训练过程解读、序列填充函数、损失计算函数、评价函数、代码逐行解读）

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署
机器学习杨卓越·2023-12-16 21:29

从零构建属于自己的GPT系列6：模型部署2（文本生成函数解读、模型本地化部署、文本生成文本网页展示、代码逐行解读）

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署
机器学习杨卓越·2023-12-16 21:29

从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署1（文本生成函数解读、模型本地化部署、文本生成文本网页展示、代码逐行解读）

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署
机器学习杨卓越·2023-12-16 21:17

实战体验 Amazon SageMaker 机器学习

本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道）文章目录AmazonSageMaker原理生成示例数据训练模型部署模型实战机器学习注册账号
网罗开发·2023-12-16 12:31

通义千问 Qwen-72B-Chat在PAI-DSW的微调推理实践

阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、
Python算法实战·2023-12-16 11:04

NCNN 源码学习【一】：学习顺序

最近一段时间一直在做模型部署的工作，主要是利用NCNN部署到安卓端，跟着网上的博客和开源项目，做了很多工作，也学习到很多东西，但是对于NCNN的源码，并没有仔细的研究过，对我来说，仿佛是一个神秘的存在一样
豫州刺史·2023-12-16 05:26

深度学习模型部署之安装TensorRT windows11+vs2022+TensorRT8.0.1+cuda11.5+cuDNN8.2.0

本文参考Nvidia的官方链接本文包含在Windows11上从zip包安装TensorRT的说明。在你开始之前确保您已安装了CUDA11.5+cuDNN8.2.0作者一开始是用CUDA11.5+cuDNN8.3.1安装，但是安装完成后一直报错“Couldnotloadlibrarycudnn_cnn_infer64_8.dll.Errorcode126”后来参考https://stackoverf
程序之巅·2023-12-16 02:38

win10下yolov6 tensorrt模型部署

TensorRT系列之Win10下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov7tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov6tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov5tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linu
韩师兄_·2023-12-16 02:27

win10下yolov7 tensorrt模型部署

TensorRT系列之Win10下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov7tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov6tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov5tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linu
韩师兄_·2023-12-16 02:57

win10正确配置tensorRT环境

目的使用tensorRT进行网络模型部署，加快推理速度方法安装tensorRT的过程需要对各种组件的版本进行匹配前置安装套件有：1、CUDA2、cuDNN3、pyCUDA4、tensorflow或pytorch
风1995·2023-12-16 02:26

Rhapsody—复杂域控软件架构开发套件

通过Rhapsody的模型驱动体系，可以快速地将应用模型部署到实时嵌入式操作系统。
经纬恒润·2023-12-16 01:34

走向边缘智能，美格智能携手阿加犀成功在高算力AI模组上运行一系列大语言模型

，在搭载高通QCS8550平台的高算力AI模组上，成功运行了一系列大语言模型，包括LLaMA-2、通义千问Qwen、百川大模型、RedPajama、ChatGLM2、Vicuna，展现出卓越的边缘端大模型部署能力
美格智能·2023-12-15 23:38

算法……到底是干啥的？（摘自牛客网）

_牛客网1.门槛学历双9平常就是看论文技术分享接项目给方案跑模型部署到终端清洗数据打比赛写论文写专利面试一般问对应岗位方向前沿的算法paper2.面试问项目问论文，问深度学习和机器学习相关八股，比如transfomer
芒果香菠菠·2023-12-15 17:36

【本人新书】《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》

OpenCV4不仅包含了传统图像处理、图像分析、特征提取等模块的各种主流算法算子，还包含了深度学习模型部署与加速支持模块，兼容支持多种硬件与操作系统。
gloomyfish·2023-12-15 14:35

AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板

模型部署：如何将训练好的模型部署到实际应用中？模型监控与维护：如何监控和维护模型的性能和稳定性？模型更新与升级：如何
BTCKing·2023-12-15 06:49

深度学习模型编译框架TVM概述

★在任意深度学习的应用场景落地一个模型/算法时，需要经历两个基本步骤：1.根据数据生产一个模型的训练步骤；2.将生产出的模型部署到目标设备上执行服务的推理步骤。
Linux基金会AI&Data基金会·2023-12-14 14:37

MLops学习

文章目录一、实验跟踪（ExperientalTracking）1.MLflow（1）实验跟踪（2）超参数优化Hyperopt集成Hyperopt和MLflow（3）模型注册2.Weight&Bias二、模型部署
李明朔·2023-12-06 18:47

大模型部署手记（11）LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-2-7B+Windows+llama.cpp+中文对话

1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：LIama-2-7b-hf、Chinese-LLaMA-Plus-2-7B下载：使用huggingface.co和百度网盘下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPrev
张小白TWO·2023-12-06 13:44

大模型部署手记（8）LLaMa2+Windows+llama.cpp+英文文本补齐

1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：https://github.com/facebookresearch/llama模型：llama-2-7b下载：使用download.sh下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）2.代码和模型下载
张小白TWO·2023-12-06 13:43

大模型部署手记（9）LLaMa2+Chinese-LLaMA-Plus-7B+Windows+llama.cpp+中文文本补齐

1.简介：组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、Chinese-LLaMA-Plus-7B（chinese_llama_plus_lora_7b）下载：使用download.sh下载硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家
张小白TWO·2023-12-06 13:43
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