英文部分：Combinatory Categorical Grammar（ 组合分类语法 ）Common sense （ 常识推理 ）常识推理任务旨在要求模型超越模式识别。相反，模型应该使用“常识”或世界知识来进行推理。Constituency parsing ( 选区理解 )选区解析的目的是从句子中提取基于选区的解析树，根据短语结构语法表示其句法结构。例子：Sentence (S)
OpenPPLOpenPPL是商汤基于自研高性能算字库的开源深度学习推理平台，能够让人工智能应用高效可靠地运行在现有的CPU/GPU等计算平台上，为云端场景提供人工智能推理服务OpenPPL基于全自研高性能算子库，拥有极致调优的性能，同时提供云原生环境下的 AI模型多后端部署能力，并支持OpenMMLab等胜读学习模型的高效部署。高性能
设计微架构友好的任务/数据/指令等多级并行策略，自研NV G
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2023-09-13 17:26:32
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一 序 本文属于贪心NLP学习笔记系列。本章开始学习非常重要的逻辑回归。二 逻辑回归2.1常用场景 逻辑回归非常广泛在分类场景。·贷款违约情况（会违约/不会违约） ·广告点击问题（会点击/不会点击） ·商品推荐（会购买/不会购买） ·情感分析（正面/负面） ·疾病诊断（阳性/阴性） ·还有其他很多分类问题……此外这个算法可以用来做baseline，很好，
文章目录1、2、推理分类2.1 演绎推理2.1.1 联言推理2.1.2 选言推理1）相容选言命题2）不相容命题2.1.3 假言推理1）充分条件假言推理2）必要条件假言推理2.1.4 三段论2.1.5 复合2.2 归纳推理2.2.1 完全归纳推理2.2.2 不完全归纳推理2.3 类比推理2.3.1 性质类比推理2.3.2 关系类比推理 1、2、推理分类2.1 演绎推理演绎推理是由一般到特殊的推理方
# PyTorch推理引擎
## 简介
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了灵活的深度学习框架。PyTorch推理引擎是PyTorch框架中的一个重要组件，用于执行已经训练好的模型进行推理任务。本文将介绍PyTorch推理引擎的原理和使用方法，并通过代码示例来演示其功能和用法。
## PyTorch推理引擎原理
在深度学习中，模型训练和模型推理是两个独立的阶段。模型训
# 如何实现“推理引擎 Java”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“推理引擎 Java”。首先，我们会了解整个实现流程，并详细说明每一步需要做什么，包括使用的代码和代码注释。
## 实现流程
下面是实现“推理引擎 Java”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 定义规则引擎引擎规则 |
| 2 | 创建规则引擎
Blaze是阿里巴巴开源的一款深度学习推理引擎，官方介绍，它是一款面向广告/搜索/推荐场景的高性能深度学习推理引擎。本文对blaze的源码进行简单的分析。内核源码目录结构Blaze的内核采用c++开发，首先看一下balze内核源码的主要目录结构：目录功能bindingPython接口代码blaze/apibalze的接口代码，包括C、C++两种，C++主要的接口类是blaze/batching调度
Datawhale 作者：陈琰钰越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://ti
本文主要讨论一下推理引擎的推理组织流程，包括 英伟达 tensorrt、华为 CANN 以及 TVM。
原创
2022-04-19 17:05:24
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一、序言在探索"知识推理"的时候找到了pyDatalog这个工具。它借鉴了Datalog这种声明式语言，可以很方便自然地表达一些逻辑命题和数学公式，并且它是在我现在最爱的python上实现的。尝试以后，其简洁优雅的形式一下子把我吸引住了。来看一个官网上用它实现阶乘的例子：from pyDatalog import pyDatalog
pyDatalog.create_terms('factoria
MNN官方中文文档：https://www.yuque.com/mnn/cn/aboutgithub源码：https://github.com/alibaba/MNN 本人处于初学阶段，文中有错误希望大佬指正！1 使用MNN库的方法这种方法便于模型转换和量化等操作，但对于模型推理似乎还没实现1.1 准备MNN库python安装pip install -U MNN -i https://mirror
MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也...
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2019-05-14 08:40:29
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商汤的直播
原创
2021-12-10 13:37:08
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最近需求用到字节跳动 火山引擎的NLP相关服务，简要记录一下 字节的服务介绍页面https://www.volcengine.com/product/text-correction 文本纠错API，基于这个文本纠错API可以应用为，文本校对，辅助编辑，作业批改等 同时字节的文本纠错API隶属于文本分析服务这个NLP大类，字节的文本分析服务包含了下面一共五个子类：文本摘要 自动提取新闻文本中的关键信
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2023-09-04 08:46:38
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原因：有些时候，可能需要多个模型做推理，一般一个模型要创建一个model_engine，这个时候就要自己创建了。当然，也可以参考官方多模型推理的例子，不过还是自己知道如何创建比较方便。介绍：这里要说一下，在Ascend 310上运行程序，每一个环节都被视为一个engine，比如预处理engine，模型推理engine，这里创建的就是模型推理的engine。模型engine创建首先要初始化，一般是指
python基础之逻辑题(2) 1.若k为整数,下列while循环执行的次数为? 2.请输出正确结果-----numbers? 3.求结果-----math? 4.求结果-----sum? 5.输入一个字符串,输出该字符串中字符的所有组合? 6.i和n的值? 7.生成器编写fib函数? 8.写一个base62ebcode,62进制? 9.实现一个装饰器
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2023-06-21 16:19:41
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TensorRt推理部署优化方案及流程概述1.参考资料先放上参考资料，以表感谢。TensorRT-Installation-Guide.pdfTensorRT-Developer-Guide.pdf (PG-08540-001_v8.4.1 | June 2022)TensorRT-Sample-Support-Guide.pdf2.流程概述1.首先，进行模型转换。目前掌握的模型转换方案有两种，分
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2023-10-12 20:41:12
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# Python TensorRT引擎推理代码的介绍
TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能深度学习推理库，专为加速深度学习模型的推理而设计。通过对模型进行优化和加速，TensorRT能在NVIDIA GPU上提供快速而高效的推理性能。在本文中，我们将探索如何使用Python编写TensorRT引擎的推理代码，同时提供一个代码示例，以及用饼状图展示推理性能的分布。
## TensorR
一、Pytorch介绍Pytorch 是Torch在Python上的衍生物和Tensorflow相比：Pytorch建立的神经网络是动态的，而Tensorflow建立的神经网络是静态的Tensorflow的高度工业化，它的底层代码很难看懂Pytorch主要有两个模块：一个是torch,一个是torchvision,torch是主模块，用来搭建神经网络。torchvision是辅模块，有数据库，还有
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2023-10-06 17:36:08
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Pytorch在1.9.0引入了torchrun，用其替代1.9.0以前版本的torch.distributed.launch。torchrun在torch.distributed.launch 功能的基础上主要新增了两个功能：Failover: 当worker训练失败时，会自动重新启动所有worker继续进行训练；Elastic: 可以动态增加或或删除node节点；弹性训练代码同DDP代码编写的
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2023-10-23 13:28:46
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