模型部署第5页

【寒武纪（6）】MLU推理加速引擎MagicMind，最佳实践（一）

文章目录MagicMind依赖示例C++编程模型sample_ops/sample_add算子操作混合精度部署多模型部署单模型多实例部署多卡部署最佳实践1、性能指标吞吐率延时工具mm_run性能优化2内存工具

Hali_Botebie·2023-12-04 23:08

利用flask搭建深度学习服务

在实际的生产环境中，还需要将模型部署到服务器当中，这样才能接受不同的客户端来调用它。1、部署好开发环境也就是把

Ezio_1320·2023-12-02 17:49

转载：利用Flask实现深度学习模型部署

Zero_to_zero1234·2023-12-02 17:43

大语言模型（LLMs）在 Amazon SageMaker 上的动手实践（一）

本期文章，我们将通过三个动手实验从浅到深地解读和演示大语言模型（LLMs），如何结合AmazonSageMaker的模型部署、模型编译优化、模型分布式训练等。

资讯看点·2023-12-01 22:50

esp32-s3部署yolox_nano进行目标检测

ESP32-S3部署yolox_nano进行目标检测一、生成模型部署项目01环境02配置TVM包03模型量化3.1预处理3.2量化04生成项目二、烧录程序手上的是ESP32-S3-WROOM-1N8R8

咚咚锵咚咚锵·2023-12-01 17:06

全网最细图解知识蒸馏(涉及知识点：知识蒸馏训练过程，推理过程，蒸馏温度，蒸馏损失函数)

所以要把大模型变成小模型，把小模型部署到终端上。2.1轻量化网络的方向分为下面四个方向，知识蒸馏是第一个方向。三.用蒸馏温度处理学生网

computer_vision_chen·2023-11-30 19:53

建模高手与初学者的差别在哪里？需要什么样的人来建模？

我们知道，数据挖掘的基本流程包括：（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。

小黄鸭呀·2023-11-29 19:28

微信小程序+中草药分类+爬虫+torch

1介绍本项目提供中草药数据集，使用gpu、cpu版本的torch版本进行训练，将模型部署到后端flask，最后使用微信小程序进行展示出来。

王小葱鸭·2023-11-29 08:24

OpenAI Whisper 语音识别模型部署及接口封装【干货】

一、安装依赖pipinstall-Uopenai-whisper二、安装ffmpegcd/opt#下载5.1版本的ffmpegwgethttp://www.ffmpeg.org/releases/ffmpeg-5.1.tar.gz#解压下载的压缩包tar-zxvfffmpeg-5.1.tar.gz#进入解压后的文件夹cdffmpeg-5.1#安装ffplay需要的依赖sudoapt-getinst

isSamle·2023-11-28 06:42

tensorflow-serving+Docker部署自用

部署自用简介：当我们训练完一个tensorflow（或keras）模型后，需要把它做成一个服务，让使用者通过某种方式来调用你的模型，而不是直接运行你的代码（因为你的使用者不一定懂怎样安装），这个过程需要把模型部署到服务器上

54渣渣辉·2023-11-27 15:07

模型部署入门教程（四）：在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子

模型部署入门系列教程持续更新啦，在上一篇教程中，我们系统地学习了PyTorch转ONNX的方法，可以发现PyTorch对ONNX的支持还不错。

OpenMMLab·2023-11-27 11:14

安卓端街景分割APP及其完整Flutter项目代码与资源文件

blog=pot-blog2.md目录引言总体设计页面展示Splash启动页面模式选择页面分割算法配置页面街景采样和结果展示页面详细设计HRNet开源模型部署预警算法设计界面设计结果演示引言安卓端街景分割

BoilingHotPot·2023-11-27 11:11

极智AI | LLM大模型部署框架之OpenLLM

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文来介绍一下LLM大模型部署框架之OpenLLM。

极智视界·2023-11-24 11:54

基于V100下Llama2-Atom大模型微调

文章目录大规模的中文数据预训练模型部署模型微调Step1:环境准备Step2:数据准备Step3:微调脚本Step4:加载微调模型一些BUG大规模的中文数据预训练原子大模型Atom在Llama2的基础上

玖玖玖柒染·2023-11-24 07:09

成为AI产品经理——模型构建流程（下）

目录1.模型训练2.模型验证3.模型融合4.模型部署上节课我们讲了模型设计、特征工程，这节课我们来讲模型构建剩下的三个部分：模型训练、模型验证和模型融合。

爱学习的时小糖·2023-11-24 02:07

LLM 系列 | 05：ChatGPT Prompt的迭代优化

后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题，敬请关注。

JasonLiu1919·2023-11-22 21:27

无名份的浪漫2018·2023-11-21 17:25

chatgpt api使用教程

2.部署模型：将训练好的模型部署到您的服务器上，以便您可以使用它。3.使用API：使用ChatGPTAPI发送消息，接收回复

轮胎技术Tyretek·2023-11-21 14:39

大模型部署手记（17）7个大模型+Windows+LongChain-ChatChat

1.简介硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11家庭中文版InsiderPreview22H2内存32GGPU显卡：NvidiaGTX3080Laptop（16G）2.代码和模型下载第1个大模型：ChatGLM2-6B组织机构：智谱/清华代码仓：GitHub-THUDM/ChatGLM2-6B:ChatGLM2-6B:AnOpenBilingualChatLLM|开源双语

张小白TWO·2023-11-21 10:32

快速将Keras模型转换成Tensorflow模型

由于工作需要，最近要将一个keras模型部署在c++环境下，然而keras只有python接口。

代丹·2023-11-20 03:37

大大大模型部署方案抛砖引玉

作者|Oldpan编辑|oldpan博客点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群借着热点，简单聊聊大模型的部署方案，作为一个只搞过CV

自动驾驶之心·2023-11-20 02:22

编译tensorflow CPU版本的C++库以及C++中调用Keras模型

需要软件及版本号编译c++版本的tensorflow库keras模型转化c++环境下调用模型摘要：最近要将keras训练的模型部署在c++的工程中自己找了很多的资料，第一次尝试遇到了很多的坑，用了差不多一个星期终于能实现在

Taylor_wk·2023-11-19 18:12

tensorrt: pycuda, onnx, onnxruntime, tensorrt,torch-tensorrt 安装

文章目录tensorrt:pycuda,onnx,onnxruntime,tensorrt,torch-tensorrt安装1.深度学习模型部署综述（ONNX/NCNN/OpenVINO/TensorRT

tony365·2023-11-17 15:33

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读之二

在前面的文章中，我们介绍了大模型占用显卡空间的一些分析情况，这次我们继续来看看具体量化角度上的结论。因此，本文来来介绍一个偏具体数值量化的工作。随着各厂商相继发布大型模型，排行榜变化频繁，新旧交替，呈现出一片繁荣景象。有些技术爱好者也开始心痒难耐，萌生了构建一个庞大模型并进行训练的想法。每天都能看到各个厂家推出内测版本，这让人不禁思考：为何不在本地环境尝试一番呢？然而，当前手头仅有一块性能有限的老

深科文库·2023-11-16 15:00

开源大模型部署及推理所需显卡成本必读之一

一、系统内存与架构在人工智能大模型训练的过程中，常常会面临显存资源不足的情况，其中包括但不限于以下两个方面：1.经典错误：CUDAoutofmemory.Triedtoallocate...；2.明明报错信息表明显存资源充足，仍然发生OOM问题。为了深入理解问题的根源并寻求解决方案，必须对系统内存架构以及显存管理机制进行进一步的探究。本文将为读者带来对这些基础知识的全面学习与了解。系统内存与两块G

深科文库·2023-11-16 15:55

机器学习模型的部署

原文连接:https://www.jianshu.com/p/ad2bfc08b9e2随着机器学习的广泛应用，如何高效的把训练好的机器学习的模型部署到生产环境，正在被越来越多的工具所支持。

奔跑的大大蜗牛·2023-11-15 04:06

yolov8系列[六]-项目实战-yolov8模型部署android

yolov8系列[六]-项目实战-yolov8模型部署android@[TOC](yolov8系列[六]-项目实战-yolov8模型部署android)参考:YOLOV8部署AndroidStudio

GeekPlusA·2023-11-13 17:36

模型部署：量化中的Post-Training-Quantization（PTQ）和Quantization-Aware-Training（QAT）

模型部署：量化中的Post-Training-Quantization（PTQ）和Quantization-Aware-Training（QAT）前言量化Post-Training-Quantization

AGI_Player·2023-11-13 11:12

亚马逊云AI应用科技创新下的Amazon SageMaker使用教程

借助SageMaker，数据科学家和开发人员可以快速、轻松地构建和训练机器学习模型，然后直接将模型部署到生产就绪托管环境中。它提供了一个集成的Jupyter编写Notebook实例，供您

lqj_本人·2023-11-12 14:40

YOLOv8模型ONNX格式INT8量化轻松搞定

ONNX格式模型量化深度学习模型量化支持深度学习模型部署框架支持的一种轻量化模型与加速模型推理的一种常用手段，ONNXRUNTIME支持模型的简化、量化等脚本操作，简单易学，非常实用。

金戈鐡馬·2023-11-12 12:34

为什么说CUDA是NVIDIA的护城河?

编辑|汽车人原文链接：https://www.zhihu.com/question/564812763点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】

自动驾驶之心·2023-11-12 11:37

大语言模型部署：基于llama.cpp在Ubuntu 22.04及CUDA环境中部署Llama-2 7B

llama.cpp是近期非常流行的一款专注于Llama/Llama-2部署的C/C++工具。本文利用llama.cpp来部署Llama27B大语言模型，所采用的环境为Ubuntu22.04及NVIDIACUDA。文中假设Linux的用户目录（一般为/home/username）为当前目录。安装NVIDIACUDA工具NVIDIA官方已经提供在Ubuntu22.04中安装CUDA的官方文档。本文稍有

SmileyFaceApp·2023-11-12 08:58

魔搭社区LLM模型部署实践，以ChatGLM3为例（一）

魔搭社区LLM模型部署实践，以ChatGLM3为例本文以ChatGLM3-6B为例，主要介绍在魔搭社区如何部署LLM，主要包括如下内容：●SwingDeploy-云端部署，实现零代码一键部署●多端部署-

大模型Maynor·2023-11-12 05:53

人工智能模型转ONNX & 连接摄像头使用ONNX格式的模型进行推理

模型部署的通用流程各大厂商都有自己的推理工具。训练的归训练，部署的归部署，人工智能也分训练端和部署端，每一个端操心自己事就好了。

computer_vision_chen·2023-11-10 18:10

RT-Thread上部署TinyMaix推理框架，使MCU赋予AI能力

它是将机器学习和深度学习模型部署到资源有限但功能强大的微控制器中，以实现智能决策和感知。以

Rice嵌入式开发·2023-11-10 18:03

语言大模型推理性能工程：最佳实践

此外，他们还提供了围绕模型部署推理服务的指南，以帮助用户更好地选择模型和部署硬件。他们在生产环境中使用了多个基于PyTorch的后端。

OneFlow深度学习框架·2023-11-10 15:55

使用Azure OpenAI服务创建聊天机器人

在你创建好的OpenAI服务中，依次点击“模型部署

程序猿老罗·2023-11-08 20:28

ChatGLM2-6B，部署及微调

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前言一、模型部署1.下载代码2.下载模型3.建立conda的虚拟环境4.安装环境依赖5.修改模型配置6.执行web_demo.py

rexxa·2023-11-08 20:17

ChatGLM-6B部署、实战与微调

下载模型文件推理代码调用网页版的Demo网页版的Demo2命令行Demo部署API部署低成本部署模型量化CPU部署Mac部署多卡部署训练与微调软件依赖下载数据集训练P-Tuningv2评估P-Tuningv2训练的模型部署

静静AI学堂·2023-11-08 20:45

基于亚马逊云科技生成式AI，灵境未来实现云上大语言模型训练和推理平台部署

灵境未来的创业团队在机器学习与人工智能领域拥有丰富的经验积累，致力于以最低成本来帮助企业实现私有数据价值的最大化，为行业客户提供从数据准备、模型微调、模型评估、模型部署等服务。通过加入

Zaker科技·2023-11-08 05:01

十月重点回顾：EasyDL八大国产芯片实现模型部署全适配！

10月，EasyDL模型部署国产芯片适配类型丰富度再进一步，新增「飞腾CPU」、「龙芯CPU」、「寒武纪MLU270」、「比特大陆SC5+」4款国产芯片部署能力，实现八大主流国产芯片全适配。

飞桨PaddlePaddle·2023-11-07 21:25

LLM系列 | 03：实测讯飞星火、文心一言、bing chat和chatgpt

后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题，敬请关注。今天这篇小作文主要是为了庆祝网上铺天盖地高呼666和999的讯飞版ChatGPT：星火的诞生。

JasonLiu1919·2023-11-04 18:46

Centos部署清华ChatGLM3-6B详细教程

今天终于下载了模型部署测试，实际效果确实要比ChatGLM2要好。结合自己实际操作过程，整理一篇关于ChatGLM3的部署的文档分

AINLPer·2023-11-04 07:07

LLM推理部署（二）：英伟达LLM推理部署工具TensorRT-LLM

在大模型时代，各大公司在陆续推出和优化各自的底座大模型，不断刷新榜单，然而大模型的超大参数给生产部署带来了很大的困难，由此也带来大模型部署框架的蓬勃发展（可以参考之前写的LLM推理部署（一）：LLM七种推理服务框架总结

wshzd·2023-11-04 03:01

python 调用onnxruntime 实现单输入多输出

做模型部署的时候需要将模型转换为onnx，转换好之后需要将图像传入验证对比原来的pth看输出参数是否一致。我的模型输出有三部分，直接贴出代码了，注释那部分可以实现指定输出部分。

Ceri·2023-11-04 02:11

Hugging Face LLM部署大语言模型到亚马逊云科技Amazon SageMaker推理示例

本篇文章主要介绍如何使用新的HuggingFaceLLM推理容器将开源LLMs，比如BLOOM大型语言模型部署到亚马逊云科技AmazonSageMaker进行推理的示例。

趣说科技·2023-11-02 14:32

移动端市容巡查AI目标检测计划

python...TensorFlow&模型训练训练环境搭建与升级12种归类图片训练数据采集与筛选数据标注和检测模型训练与调优AI目标检测App开发App架构框架搭建（全部才有最新且稳定）TensorFlow模型部署与推理地图定位数据采集手机摄像头自定义相机管理和数据封装业务数据封装

曾经的你呀·2023-11-02 10:28

25FPS！英伟达首发BEVFusion部署源代码，边缘端实时运行！！！

作者|手写ai书写未来编辑|集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D

自动驾驶之心·2023-11-01 21:39

深度学习所有硬件平台的自动内核优化

在系统支持方面，我们面临着一个多对多的问题：将多个前端（例如Tensorflow、ONNX、MXNet）的训练模型部署到多个硬件平台（例如CPU、GPU、加速器）。此问题中性能最关

图波列夫·2023-11-01 20:08

端侧模型部署的成熟解决方案有了！

深度学习经过多年发展，AI已经深入人心，事实上，在图像、文本领域，AI在多个产业已经落地了诸多应用，我们熟知的自动驾驶、语音助手，背后就大量运用了AI技术。当下，飞桨PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch这样的开源框架已经非常强大，为部署侧也提供了相关的开源组件，以求降低开发难度。但由于端侧硬件、系统种类繁多，各种加速芯片层出不穷，端侧部署开发工作仍存在实实在在的挑战，成为

夕小瑶·2023-11-01 19:37

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