图神经网络推理模型
社区干货
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型可以有效地提高癫痫检测的准确性和灵敏度。该模型采用了图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)作为其核心框架,GCN 能够有效地捕捉节点之间的关系,并从图中学习节点特征。但是,传统的 GCN 模型在处理这个问...
大模型--未来的智能方向|社区征文
大模型是大规模语言模型(Large Language Model)的简称 -- 指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和规模性训练数据,大模型能够实现更精准的图像分类、目标检测、图像生成等任务。- 挑战与机遇:大型模型技术的发展也带来了一些磨练。大型模型务必实践和推理巨大的计算资源和存储量,并对硬件条件作出要求。此外,还应进一...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
以及其在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,在模型研究和开发领域被广泛使用,所以模型推理服务也主要以Python GPU推理为主。模型推理过程一般涉及预处理、模型推理、后处理过程,单体进程的方式下CPU前/后处理过程,与GPU推理过程需要串行,或者假并行的方式进行工作,大致流程如下图所示:
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图神经网络推理模型-优选内容
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大模型--未来的智能方向|社区征文
大模型是大规模语言模型(Large Language Model)的简称 -- 指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和规模性训练数据,大模型能够实现更精准的图像分类、目标检测、图像生成等任务。- 挑战与机遇:大型模型技术的发展也带来了一些磨练。大型模型务必实践和推理巨大的计算资源和存储量,并对硬件条件作出要求。此外,还应进一...
得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践
以及其在神经网络训练与推理领域提供了丰富的库支持,在模型研究和开发领域被广泛使用,所以模型推理服务也主要以Python GPU推理为主。模型推理过程一般涉及预处理、模型推理、后处理过程,单体进程的方式下CPU前/后处理过程,与GPU推理过程需要串行,或者假并行的方式进行工作,大致流程如下图所示:,使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
这个数据集在图像数量、分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型... 就在于底层卷积神经网络主要提取边缘、轮廓、颜色等底层重要的视觉特征,因此PAN它自底向上的增强就可以让顶层特征图也能充分共享到网络底层特征,提升大目标的检测效果。Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别...
官方模型概览
推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型名称 框架 类型 描述 口罩检测-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测模型,用于检测并识别图片或视... 用于将输入的图像分割成不同的区域,并为每个像素分配相应的类别标签,从而实现对图像的精细分割和语义理解。 ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 MobileNet 卷积神经网络架构,在 Image...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大... 离线批量推理、Kubeflow Pipeline 等。平台底层接入了不同的训练框架,提供不同的加速方案。同时平台也提供监控、告警、日志等功能。通过火山引擎一站式云原生机器学习平台,就可以实现开发过程标准化。这里我举...
GPU-部署Baichuan大语言模型
本文以搭载了一张A10显卡的ecs.gni2.3xlarge实例为例,介绍如何在GPU云服务器上部署Baichuan大语言模型。 背景信息Baichuan-13B是包含130亿参数的开源可商用的大语言模型,在知识问答、聊天、逻辑推理、总结摘要等场... 模型时,需保证CUDA版本 ≥ 11.8。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性...
