专家推理模型怎么做
专家推理模型怎么做-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:TensorRT、ONNX、TensorFlow、OpenVINO、Pytorch、Python。 模型组合:将多个单模型组装在一起,实现更加复杂的功能。模型组合表示一个或多个模型的管道以及这些模型之间输入和输出张量的连接。模型组合用于封装涉及多...
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前,您需要准备好模型文件及相关的配置信息。 下载模型文件。通过 GitHub 获取所需的模型文件。访问 tiny-yolov3-11.onnx 模型页面,然后单击下载图标,下载模型文件。 调整文件结构。边缘智能对模型文件的文件结构有...
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...
GPU-基于Diffusers和Gradio搭建SDXL推理应用
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在GPU云服务器上基于Diffusers搭建SDXL 1.0的base + refiner组合模型。 背景信息SDXL Stable Diffusion XL(简称SDXL)是最新的图像生成模型,与之前的SD模型(stable 1.5和 stable 2.1)相比,SDXL提供更有艺术感、更真实的图像。 Diffusers Diffusers库是Hugging Face推出的一个操作扩散模型的工具箱,提供Diffusion推理训练全流程,简单方便的使用各种扩散模型生成图像、音频...
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官方模型库
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...
官方数据流模板概述
本文介绍了边缘智能提供的官方数据流模板。您可以基于官方数据流创建数据流实例,并部署数据流实例到您的一体机进行使用。数据流实例一般与推理模型搭配使用。 模板名称 描述 引用的官方推理模型 ROI/绊线示例模板 从 RTSP 流数据中统计人流量,并将统计结果通过虚拟时序设备上报到云端。统计方式包括: 统计(图片或视频帧中)特定区域内的人流量 统计(图片或视频帧中)从某个方向跨越特定边界线的人流量。 行人检测-01-PeopleNet...
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。
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