java部署pytorch模型
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
于是乎最近看了看基于pytorch的深度学习——通过学习,对pytorch的框架有了较清晰的认识,也可以自己来构建一些模型来进行训练。如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码,但是自己对程序的结构不了解,那么下面的内容可能会帮到你!!! 这部分内容主要是根据[B站视频](https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?p=9)总结而来,视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的...
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
随着深度学习技术的不断发展,在图像识别领域的性能有了显著提高。不仅仅可以用来识别静态图像中的物体,还可以对视频中的物体进行实时的检测和跟踪,这里使用的是pytorch来进行模型的搭建以及物体的检测和跟踪。首先,要明确的是目标检测和跟踪的网络架构,一般会使用一个专门的检测模型来进行物体的检测,并生成检测结果,之后使用跟踪模型来进行物体位置的实时跟踪。对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中...
基于 Agent 的无侵入 Proxyless Mesh:开启 Java 服务网格的未来
适用于几乎任何部署环境;* 无侵入,一键配置;* 高阶功能丰富,可针对特殊业务场景定制;* Java 领域框架生态丰富;* 兼容标准 xDS,拥抱社区。可以说,以火山引擎 MSE Agent 为代表的 Java Agent Proxyless 方案... 对应染色规则的数据模型如下:``` http: - match: - headers: uid: exact: 100 dyeing: ...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
部署有堡垒机进行运维等其他辅助业务进行支撑;- 应用层:采用腾讯TKE进行业务容器部署,配合K8s原生服务注册发现/配置中心/分布式调度中心/日志/监控/告警/链路追踪/DevOps等构筑完整应用体系;- 数据层:存储使用有... 帮助全员建立安全模型,快速定位安全问题,及提升团队安全意识;- 第二阶段:安全扫描(DevOps集成安全),扫描阶段评估代码以确保其安全且没有安全漏洞。此处包括手动和自动代码审查。在此步骤中,使用了 lint 和 scan 等...
特惠活动
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发起 PyTorchDDP 分布式训练
PyTorch DistributedDataParallel(DDP)是一种数据并行的分布式训练方法。通过 DDP 创建多个进程进行模型训练,通过 ring-all-reduce 的方法做进程通讯,完成梯度的交换及参数更新。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 PyTorch DDP,按需配置各种训练角色并提交任务表单进入任务创建环节。PyTorch DDP 仅包含 worker 这一种角色用于训练模型,其中编号为 0 的 worker(worker0)额外承担保存 checkpoi...
部署模型服务
本文描述了如何通过边缘智能控制台部署模型服务。您可以在一体机上部署边缘智能的官方模型、您创建的自定义模型。 背景信息不同框架的模型对一体机指令集架构、协处理器类型有不同的要求。具体如下表所示。在部署模型服务前,请确保您的一体机与要部署的模型是兼容的。 模型框架 一体机指令集架构要求 一体机协处理器要求 ONNX x86/amd64、arm CPU、GPU TensorRT x86/amd64、arm GPU PyTorch x86/amd64、arm CPU、GPU TensorFlow ...
顺序消息
消息队列 RocketMQ版提供顺序消息(FIFO消息)供您使用。在顺序消息模型中,您需要严格按照顺序来发布和消费消息。本文提供使用 Java SDK 收发顺序消息的示例代码供您参考。 背景信息顺序消息分为两类,全局顺序消息和分区顺序消息。区别仅为队列数量不同,代码没有区别。 全局顺序:对于指定的一个 Topic,所有消息的生产和消费需要遵循一定的顺序,消息的消费顺序必须和生产顺序一致,即需要严格的先入先出 FIFO(First In First Out)的顺...
创建和部署托管应用(JAR /WAR)
本文为您介绍如何通过 JAR 包/WAR 包快速创建一个 Java 应用,并部署至 Kubernetes 集群。 前提条件已准备好应用的 JAR 包/WAR 包。 已接入待部署的 Kubernetes 集群,具体操作请参见 接入部署资源。 注意 若选择弹性容器实例部署应用,部署资源必须为网络模型为 VPC-CNI 的容器服务 VKE 集群,且集群中需提前安装 vci-virtual-kubelet 组件。 操作步骤登录应用管理页面。 登录 持续交付控制台。 在左侧导航栏选择 工作区。 单击...
基于 Agent 的无侵入 Proxyless Mesh:开启 Java 服务网格的未来
适用于几乎任何部署环境;* 无侵入,一键配置;* 高阶功能丰富,可针对特殊业务场景定制;* Java 领域框架生态丰富;* 兼容标准 xDS,拥抱社区。可以说,以火山引擎 MSE Agent 为代表的 Java Agent Proxyless 方案... 对应染色规则的数据模型如下:``` http: - match: - headers: uid: exact: 100 dyeing: ...
其他语言应用接入
本文介绍除了Java、Go、Python之外的其他语言开发的应用,通过开源产品接入APMPlus。 通过OpenTelemetry接入OpenTelemetry是CNCF的一个可观测性项目,旨在提供可观测性领域的标准化方案,解决观测数据的数据模型、采集、处理、导出等的标准化问题,提供与三方vendor无关的服务。接入APMPlus后,您将获得RED指标生成能力、Trace多维检索、单链路检索、拓扑生成等多项APMPlus能力。 说明 如果您需要隔离生产和测试数据,请参见将生产和测...
搭建SDXL-Turbo模型文生图推理
本文主要介绍如何在云服务器实例中部署Stable Diffusion XL Turbo模型,并使用CPU加速文生图推理。 功能特色本实践使用了火山引擎第3代云服务器通用型g3i,该规格实例采用火山引擎自研最新DPU架构并搭载了第5代英特尔... 实现了系统级优化方案来加速SDXL-Turbo模型的文生图推理速度。 背景信息IPEXIntel® Extension for PyTorch(IPEX)是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库,大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用,尤其...
Java应用接入
请按照容器部署或者主机部署进行完整方式接入。 步骤一:应用接入JavaAgent JavaAgent用于采集应用的Trace、日志检索等数据,将数据上报到Server Agent。更多JavaAgent采集的数据,请参见Java应用功能。 下载JavaAgen... 解决观测数据的数据模型、采集、处理、导出等的标准化问题,提供与三方vendor无关的服务。如果您的应用已经接入了OpenTelemetry的SDK,APMPlus服务端可以接收OpenTelemetry上报的数据。接入APMPlus后,您将获得RED指标...
调用流程
初始化 环境依赖创建语音识别 SDK 引擎实例前调用,完成网络环境等相关依赖配置。 Java SpeechEngineGenerator.PrepareEnvironment(getApplicationContext(), getApplication());创建引擎实例语音识别 SDK ,通过如下... 模型资源前往模型资源下载最新版即可。 // 设置为离线模式engine.setOptionInt(SpeechEngineDefines.PARAMS_KEY_ASR_WORK_MODE_INT, SpeechEngineDefines.ASR_WORK_MODE_OFFLINE);// 配置离线资源包路径engine.set...
