在行业设备大数据平台建设中,势必要用到大数据技术,而大数据技术中,机器学习与数据挖掘算法是重要的一环,我们通过这些算法与模型对设备的故障进行监控与预测,对设备技改需求进行预测,对设备采购需求进行预测以及创建各种模型与算法设备标签。下面我们对一些常用的算法与模型进行简要介绍。 在进行数据挖掘时,首先要进行商业理解,即我们需要达到什么目的,解决什么问题;其次需要进行数据理解,我们需要哪些数据
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2024-08-11 17:09:51
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系列文章目录本文持续迭代更新。。。 文章目录系列文章目录本文持续迭代更新。。。背景一、设定性能目标二、优化拆解1.初步评测2.Simpifier简化3.模型的编译部署评估4.模型推理性能瓶颈识别总结参考资料 背景算法工程师(此篇文章以CV模型为例),会使用通过大量的数据训练模型的效果,比如检测框能够精准的识别人体或者物体,此项操作多为在原型机上验证的结果,比如英特尔CPU+英伟达GPU显卡的工控机
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2024-01-08 16:41:45
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大家好,我是大澈!本文约1800+字,整篇阅读大约需要3分钟。1. 问题速览最近,推文内容想着从 前端领域 向 前后端领域 转型。出发点呢,为了更多的给大家分享,为了自己也能学到更多知识,更为了可以认识更多的同行朋友,一起交流技术难题与未来!所以,仅针对最近许多问我个人项目部署方面问题的朋友,今天分享一下如何用Docker部署一个SpringBoot后端项目。学习中编写,不足之处朋友们多多指教哈哈
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2024-07-30 19:07:11
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大家好,我是小二于。今天给大家推荐一下Docker相关的实战总结,包括docker的安装,使用,配置,常用命令,以及docker相关的简介和开发中的注意事项,强烈推荐Docker简介Docker是一个开源的应用容器引擎,开发者可以打包自己的应用到容器里面,然后迁移到其他机器的docker应用中,可以实现快速部署。简单的理解,docker就是一个软件集装箱化平台,就像船只、火车、卡车运输集装箱而不论
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2024-10-24 11:01:19
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系统:Centos 7,内核版本3.10本文介绍如何从0利用Docker搭建Hadoop环境,制作的镜像文件已经分享,也可以直接使用制作好的镜像文件。一、宿主机准备工作0、宿主机(Centos7)安装Java(非必须,这里是为了方便搭建用于调试的伪分布式环境)1、宿主机安装Docker并启动Docker服务安装:yum install -y docker 启动:service docker st
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2024-03-04 11:27:24
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Treelink模型测试报告
1. 什么是Treelink Treelink是阿里集团内部的叫法,其学术上的名称是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树)。GBDT是“模型组合+决策树”相关算法的两个基本形式
准备工作拉取 tensorflow servering 的 docker 镜像:sudo docker pull tensorflow/serving,一般是已经有的进入到一个测试目录:cd /home/q/test_dir/
然后下载官方Demo目录:git clone https://github.com/tensorflow/serving
如果无法下载,去网站 down 下来(附件),然后
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2023-10-18 21:27:50
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# 在线环境用 Docker 部署吗?
随着云计算的快速发展,Docker逐渐成为现代应用部署和管理的重要工具。无论是个人开发者还是大型企业,Docker都提供了灵活、快速和高效的环境管理方案。在这篇文章中,我们将探讨如何在在线环境中使用Docker进行部署,并通过具体的代码示例、关系图和饼状图来加深理解。
## 什么是 Docker?
Docker 是一个开源的容器化平台,它允许开发者在容
原创
2024-10-19 08:26:22
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在现代机器学习应用中,模型的部署是一个关键环节。Docker 提供了一种轻量级的容器化解决方案,允许开发者将模型及其环境打包并在不同的环境中快速部署。以下是对“模型 Docker 部署”问题的详细复盘记录,涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前,我们需要准备以下软硬件环境:
### 软硬件要求
- **硬件**:至少 8 GB RAM、
前言这两天在做一个事情:使用 NVIDIA Triton 将训练好的文本分类模型 BERT + TextCNN 部署到服务器上。部署模型的过程中,发现模型的输入预处理操作,可以部署到客户端上,也可以部署到服务端上。因此,有了本文的标题,模型的预处理操作应该部署在哪里?对于文本分类模型,预处理操作需要进行分词,将一个句子变成一个一个单词。除了文本分类模型,其他模型可能还需要后处理操作,比如目标检测模
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2024-07-18 23:33:51
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# 使用 Docker 部署 Kettle 的指南
Kettle,也被称为 Pentaho Data Integration (PDI),是一款非常流行的数据集成工具,它允许用户快速有效地提取、转换和加载(ETL)数据。随着云计算的兴起,Docker 作为一种轻量级的虚拟化技术,成为了很多开发者的选择。那么,**可以用 Docker 部署 Kettle 吗?** 答案是肯定的!接下来,我们将探讨
# WPF 应用程序如何通过 Docker 部署
## 引言
在今天的开发环境中,Docker 为应用程序的打包和部署提供了一种方便且高效的方法。Windows Presentation Foundation (WPF) 是一个流行的桌面应用程序框架,而许多开发者仍在探讨如何将 WPF 应用部署到 Docker 中。虽然 WPF 应用程序通常是为 Windows 平台设计的,但通过 Docke
[模型部署]:TVM模型部署实战
原创
2024-05-24 11:54:56
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微服务的发展微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单、松耦合的服务,这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发。当前被越来越多的开发者推崇,很多互联网行业巨头、开源社区等都开始了微服务的讨论和实践。微服务落地存在的问题虽然微服务现在如火如荼,但对其实践其实仍处于探索阶段。很多中小型互联网公司,鉴于经验、技术实力等问题,微服务落地比较困难。如著名架构师Chris Richardson所言,
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2024-06-20 19:43:13
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AI模型部署系列之docker前言本文分享使用docker部署AI模型的经验。Docker五大优势:持续集成、版本控制、可移植性、隔离性和安全性。下面就介绍一下docker的安装、创建cpu的tensorflow的docker。同时以 上海垃圾分类系列之快速搭建垃圾分类模型 作为整个过程的搭建的例子。环境Ubuntu 16.04安装docker详细步骤mkdir docker_example
cd
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2023-11-26 15:24:46
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在当今的数据驱动时代,大数据的处理和分析变得至关重要。在这个背景下,Docker作为一种流行的容器化工具,能够帮助我们轻松部署和管理大数据应用。那么,如何使用Docker部署大数据项目呢?这篇博文将为你揭示整个过程。
## 环境准备
在开始之前,我们需要确保系统具备适当的软硬件环境,以便顺利进行Docker和大数据的部署。
### 软硬件要求
| 组件 | 要求
# 用PyTorch模型在TensorFlow Serving中部署
在机器学习的应用中,模型部署是一个至关重要的环节。TensorFlow Serving是一个用于部署TensorFlow模型的专用系统,但是许多人可能会问:“我可以用PyTorch模型在TensorFlow Serving中部署吗?” 现如今,虽然TensorFlow Serving主要针对TensorFlow模型,但我们可以
1、介绍Docker 是⼀个开源的应⽤容器引擎,开发者可以打包应⽤和依赖包到⼀个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流⾏的 Linux机器上,能够更⾼效的利⽤系统资源、保证⼀致的运⾏环境,实现持续交付和部署,以及后期更轻松的迁移、维护、扩展。2、安装2.1 Debian族发行版,如 Debian、Ubuntusudo apt-get install docker.io2.2 Relhat系发⾏版
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2024-02-02 06:26:56
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随着Docker技术的快速发展,其在Java开发领域的应用也越来越广泛,很多Java开发人员已经开始使用这样一个应用容量引擎。作为一种开源的应用,Docker强大的而功能和兼容性让其受到广大开发人员的喜爱。那么Docker能够对Java开发带来什么价值呢?中培《企业级Java开发最佳实践》培训专家刘老师在这里进行了介绍。刘老师指出,对于Java开发者来说,Docker能够帮助他们将JVM打包到一个
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2023-07-11 20:46:03
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Docker解决的问题由于不同的机器有不同的操作系统,以及不同的库和组件,在将一个应用部署到多台机器上需要进行大量的环境配置操作。 Docker 主要解决环境配置问题,它是一种虚拟化技术,对进程进行隔离,被隔离的进程独立于宿主操作系统和其它隔离的进程。使用 Docker 可以不修改应用程序代码,不需要开发人员学习特定环境下的技术,就能够将现有的应用程序部署在其它机器上。与虚拟机的比较虚拟机也是一种
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2024-07-05 06:47:35
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