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专家推理模型设计

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专家推理模型设计-优选内容

步骤1:创建自定义模型
本文描述了如何通过边缘智能控制台创建自定义推理模型。 概述除了使用边缘智能提供的官方模型,您也可以创建自定义模型。边缘智能支持以下两类自定义模型: 单模型:基于特定推理框架的算法模型。支持的推理框架包括:... 新建模型后,您可以在模型管理列表查看模型。 配置说明配置项 子配置项 说明 名称 - 为模型设置名称。输入要求如下: 允许使用中文字符、英文大小写字母、数字、下划线(_)、连字符(-)、半角句号(.)。 长度不超过 ...
官方模型
本文介绍了边缘智能提供的官方推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型类型 模型名称 描述 物体检测 COCO物体检测-01-SSD-ONNX 一种使用 SSD 算法,在 COCO 数据集上进行训练的物体检测模型,用于在图像中检测和识别各种不同类别的物体,如行人、车辆、动物等。本模型以 ONNX 格式进行部署。 COCO物体检测-02-YOLOX-Tiny-ONNX 一种使用 YOLOX-Tiny 算法,在 COCO 数据集上进行训练的物体检测模型,用于在图像或...
模型训练/推理资源说明
模型训练及模型推理(模型在线服务)均需要消耗计算资源。您在创建应用时,会根据您输入的业务指标分别估算出模型训练及模型推理所需的资源配额,这两部分配额不共享。 模型训练资源可以提交任意数量的训练任务,当模型训练配额不足时,训练任务将处于资源排队状态;当其他训练任务完成阶段性训练后,会主动释放资源,排队中的训练任务将申请到资源。注意:不追新的任务完成指定样本训练后,即释放资源并不再申请资源;批式追新的任务完成最新...
部署自定义的 yolo 模型
本教程以 tiny-yolov3 模型为例,介绍如何在边缘智能创建自定义推理模型,并在边缘一体机上部署相应的模型服务。此外,本教程提供了一份示例代码,可用于验证模型服务是否正常工作。 准备工作在边缘智能创建自定义模型... 创建自定义模型。1. 在 自定义模型 标签页,单击 新建模型。2. 在 新建模型 页面,完成相关参数的设置,然后单击 确认。- 名称:设置为 tiny-yolo。- 框架:选择 ONNX。- 模型分类:选择 物体检测。- 输入:根据模型的 I...

专家推理模型设计-相关内容

基于 Ray 的大规模离线推理
> 本文整理自字节跳动基础架构资深研发工程师王万兴在火山引擎开发者社区 Meetup 中的分享。大模型离线推理,是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,在模型切分、数... 在 Raylet 这一层做了非常多的设计,实现过程也比较复杂,感兴趣的朋友可以 [参考此链接](https://docs.google.com/document/d/1tBw9A4j62ruI5omIJbMxly-la5w4q_TjyJgJL_jN2fI/preview)。## Ray 分布式编程![p...
使用官方模型
本文介绍了如何使用边缘智能的官方推理模型。您可以选择合适的官方推理模型,将其部署到您的一体机进行使用。 前提条件 在左侧导航栏顶部的 我的项目 区域,选择您的项目。3. 在左侧导航栏,选择 边缘推理 > 模型管理。4. 单击 官方模型 页签。官方模型 页签展示了所有官方推理模型的基础信息。5. 找到您需要使用的模型,单击模型名称。您将会进入模型详情页面。在模型详情页面,您可以了解模型的 基本信息、Tensor配置、版本管理(包括...
边缘推理概述
边缘智能基于云边一体的推理框架,提供边缘推理功能,包括云上推理模型管理和本地模型实时推理。您可以对边缘推理模型和边缘推理服务进行快速部署、升级。模型管理功能为模板化管理推理模型提供便利性。您可以创建、编辑推理模型,也可以创建、编辑、删除、发布模型版本。 使用概述边缘推理提供了一些官方的推理模型。如果官方模型满足您的业务需要,您可以直接将官方模型部署到一体机进行使用。此外,您也可以创建自定义模型,将您的模...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 专家系统随笔
# 简介**专家系统**(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题,识别性能瓶颈,重点构建瓶颈分析、优化推荐模型,支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型,包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库,以及基于生态开发者开发的生态知识库。![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/20221205/16702120...
字节跳动基于 Ray 的大规模离线推理
模型离线推理(Batch 推理),是指在具有数十亿或数千亿参数的大规模模型上进行分布式推理的过程。相较于常规模型推理,它在模型切分、数据处理和数据流、提升 GPU 利用率方面面临着很大的挑战。![picture.image]... 在 Raylet 这一层做了非常多的设计,实现过程也比较复杂,感兴趣的朋友可以查看相关论文。 **Ray 分布式编程**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6520c9cafb22...
AIGC 推理加速:火山引擎镜像加速实践
算法工程师需要关注模型训练、参数调优以达到满意的识别率/准确率;另一方面,确保模型服务的稳定可靠同样重要,这依赖完善的云原生基础设施。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/3d8d8ffaea20465392370b50844db49a~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1701793206&x-signature=VoIT7Sb1erX0RTFR%2FLs%2BA0VJbb4%3D)上图是一个较为完整的文生图模型推理业务架...
模型的性能评估及优化
当用户想充分了解某个模型推理效率时,【模型管理】提供了相应的性能评估功能,支持对格式为 SavedModel、TorchScript 的模型进行全面的耗时评估并且能给出对应的模型优化建议。 相关概念 Tensor 配置 使用前提 支持性能评估的模型:格式为 SavedModel 且 TensorFlow 的版本为 1.14 ~ 2.4。 格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置。 存在未结束的评估任务时无法发起新...

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对图片中的文字进行检测和识别,支持汉语、英语等语种
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