# 一、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键... TensorRT是由英伟达公司推出的一款用于高性能深度学习模型推理的软件开发工具包,可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界...
## 前言前置知识:Python基础知识,因为本文主要以Python的角度来介绍卷积运算### 对卷积的理解在学习卷积运算之前,我们先来了解什么是卷积运算?卷积运算 **(Convolution)** 是信号处理和图像处理领域中的重... 卷积运算是深度学习算法中最核心、最基础的概念,参与运算的通常为高维数组(如四维)。但是对于初学者来说,很难直接轻松理解高维数组的卷积运算,因此我们先从卷积运算的最简单的一维开始体验,再逐步增加维度,最终完全...
[image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/27e801bb9b3a48a2ac89e6bd75375f27~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)「自学Python?一般人我还是劝你算了吧!」 在国内知识分享平台「知乎」上,这一... Python市场占比就开始逐年走高,至2022年,Python市场占比达到历史最高峰。 但另一方面,Python在使用过程中一直存在门槛问题,这导致企业内除算法工程师之外的员工,很难深度应用。 一般情况下,企业数据的...
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
概述embedding 用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。异步调用使用async_embedding接口,参数不变。 说明 当前... 示例 请求参数Python list = [RawData("text","hello1"), RawData("text","hello2")]res = vikingdb_service.embedding(EmbModel("bge-large-zh"), list) 返回值Python 调用执行上面的任务,返回 list 、list > ...
老猿想学习一下 Python,4 月入住国内某程序员汇聚的知名技术博客,开启了老猿学习 Python 并分享学习体会之路,先是 Python 基础,接着是 Python 爬虫,然后是 Python 图像界面开发的 PyQt,再接着是 Python 的音视频剪辑 Moviepy,前后花费了 1 年半左右的时间,这期间发布了近 1000 篇博客,当然有灌水的内容,也有精华的文章,都是老猿自己学习的总结。老猿是个对细节蛮纠结的人,很容易钻到各种学习的细节中去,优点就是有些深度的认识...
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、PyTorch、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前... TensorRT 等多种格式的深度学习模型,同时在较高版本中还支持 XGBoost、LightGBM 训练的树模型。平台预置了一系列的 Triton 镜像供用户灵活选择,从而实现高性能的模型推理。 不同版本的镜像包含的 Triton Inference...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群# 背景介绍## Notebook 解决的问题1. 部分任务类型(python、spark等)在创建配置阶段,需要进行分步调试;1. 由于探索... 并在这些项目的基础上进行深度修改与定制化,以满足 火山引擎DataLeap用户的需求。基础组件方面,主要是基于 TCE、YARN、MYSQL、TLB、TOS。核心目标是提供支持大规模用户、稳定的、容易扩展的 Notebook 服务。...
python复制代码```3. 数据分析在边缘服务器层,使用数据分析算法对处理后的数据进行深入分析,提取有用的特征和信息。```import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split fr... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
概述embedding 用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前... 示例 请求参数Python list = [RawData("text","hello1"), RawData("text","hello2")]res = vikingdb_service.embedding(EmbModel("bge-large-zh"), list) 返回值Python 调用执行上面的任务,返回 list 、list > ...
本文档介绍键值提取函数的语法与格式、相关的场景示例。 ext_sep 函数基于单个字符的分隔符提取字段值内容。 函数语法/格式python ext_sep(field, output="目标字段名1,目标字段名2,目标字段名...", sep=",", quot... depth 深度为 1。 加工规则: python ext_json("content",depth=1,fmt="full") 日志样例: json { "content":"{\"k1\": \"v1\",\"k2\": {\"k3\": \"v3\"}}"} 加工结果: json { "content":"{\"k1\": \"v1\",\"...
概述embedding 用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多时请求会被丢弃。 请求参数参数 子参数 类型 是否必选 说明 EmbModel 说明 EmbModel 实例。 modelName string 是 指定模型名称,当前支持的模型有 ...