serving模型部署

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

工具系列：TensorFlow Decision Forests_(1)构建、训练和评估模型

.安装TensorFlowDecisionForests3.导入库4.训练一个随机森林模型4.1加载数据集并将其转换为tf.Dataset4.2训练模型4.3备注5.评估模型6.为TensorFlowServing
愤斗的橘子·2023-12-28 15:58

【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

FileSystemAttributes - C++ Builder

命名空间：System::Sysutils函数原型：enumDECLSPEC_DENUMTFileSystemAttribute:unsignedchar{fsCaseSensitive,fsCasePreserving
玄坴·2023-12-26 10:54

ML Design Pattern——Batch Serving

BatchServingTheBatchServingdesignpatternusessoftwareinfrastructurecommonlyusedfordistributeddataprocessingtocarryoutinferenceonalargenumberofinstancesallatonce.SimplyputTheBatchServingdesignpatternlev
卢延吉·2023-12-26 09:58

2007年高考英语全国卷2 - 阅读理解C

OdiandrememberslikeitwasyesterdayworkinginanexpensiveFrenchrestaurantinDenver.Theicecreamhewasservingfellontothewhitedressofarichandimportantwoman
让文字更美·2023-12-26 02:42

应用TensorFlow Serving+Flask部署TF模型

通过这篇文章你可以获得如下技能理解TF模型的部署流程快速使用docker工具快速使用TensorFlowServing工具快速使用flask工具简单实例：在服务器上部署训练好的tf模型一.TF模型的部署结构
刘全_c529·2023-12-25 15:11

中国药科大学齐炼文团队报道：治疗II型糖尿病的新策略

齐炼文团队在《NatureCommunications》期刊发表了题为“InactivationofNF-κB2(p52)restrainshepaticglucagonresponseviapreservingPDE4Binduction
实验小助手·2023-12-25 02:49

ML Design Pattern——Stateless Serving Function

SimplyputStatelessservingfunctions,orstatelessfunctionsforshort,areatypeofcomputingmodelforbuildinganddeployingapplications.Inthismodel
卢延吉·2023-12-24 17:04

保存模型的签名信息&serving

tensorflowservingstartssupportingtheRESTfulAPIfeatureattheversion1.8inadditiontogRPCAPI.1，入手模型文件(pb)。
wenfc·2023-12-24 12:40

[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

tensorflow serving Predict vs Classify

predict比Classify更宽泛,ClassifyAPIishigher-levelandmorespecificthanPredictAPI.Classifyacceptstensorflow.serving.Input
wenfc·2023-12-23 19:25

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

python Echarts服务加图表绘制

http.server.SimpleHTTPRequestHandlerwithsocketserver.TCPServer(("127.0.0.1",PORT),Handler)ashttpd:print(f"Servingatport
迷糊小面包·2023-12-22 08:37

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

Android-Data Binding-进阶

Observingdata（Model）任何POJO对象都能用在DataBinding中，但是更改POJO并不会同步更新UI。DataBinding的强大之处就在于它可以让你的数据拥有更新通知的能力。
quanCN·2023-12-21 19:20

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

KVO (Key-value observing)

KVO是观察者模式的另一实现。使用了isa混写(isa-swizzling)来实现KVO使用setter方法改变值KVO会生效，使用setValue:forKey即KVC改变值KVO也会生效，因为KVC会去调用setter方法-(void)setValue:(id)value{[selfwillChangeValueForKey:@"key"];[supersetValue:value];[sel
bugLife丶·2023-12-21 11:22

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

隐私计算介绍

隐私和使用相关的政策法规隐私计算技术发展隐私计算技术安全多方计算不经意传输混淆电路秘密分享同态加密可信执行环境功能介绍联邦学习功能介绍算法对比最后隐私计算概述隐私计算概念隐私计算（Privacypreservingcom
鲲志说·2023-12-20 18:05

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

02-knative-serving部署

示例环境Kubernetes:v1.27.1Knative:v1.12networkinglayer:istio可用的部署方式基于YAML配置文档直接部署Serving和Eventing需要分别进行部署借助
爱写代码的小男孩·2023-12-19 22:17

TensorFlow Serving：深度学习模型在生产环境的部署&上线

TensorFlowServing简单来说就是一个适合在生产环境中对tensorflow深度学习模型进行部署，然后可以非常方便地通过restful形式的接口进行访问。
我就算饿死也不做程序员·2023-12-19 14:46

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

557. Reverse Words in a String III

Givenastring,youneedtoreversetheorderofcharactersineachwordwithinasentencewhilestillpreservingwhitespaceandinitialwordorder.Example1
caisense·2023-12-18 09:00

Termux搭建nodejs环境

http-server并启动#安装http-server包~$npminstall-ghttp-server#启动http-server服务~$http-serverStartinguphttp-server,serving
kongxx·2023-12-18 09:07

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
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