在之前的课程中，我们分享的推理任务大部分都只由一个模型构成，但在真实的业务场景下，往往需要我们将多个模型放在一起去运行，才能获取到这个任务的最终预期结果。因此，本次分享将通过一个简单的示例演示如何使用 OpenVINO™ 完成多模型串行的推理任务部署，看如何通过一个 Notebook 完成从车辆检测到车辆特征识别的具体任务的落地。01 前期操作打开 Jupyter Notebo
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2024-09-09 15:04:37
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一、引言 模型训练时，每次训练可以接受不同batch大小的数据进行迭代，同样，在推理时，也会遇到输入Tensor大小(shape)是不确定的情况，其中最常见的就是动态batch了。动态batch，故名思意，就是只batch大小不确定的情况，比如这次推理了一张图像，下次推理就需要同时推理两张图像。在Tensorflow中，定义一个动态batch的Tensor可以用 -1来表示动态的维度 t
## 如何在 Python 推理过程中有效释放显存
在进行深度学习模型推理时，显存（GPU内存）的管理是一个重要的环节，尤其是在资源有限的情况下。有效释放显存不仅可以提高推理效率，还可以减少因显存溢出导致的错误。在本文中，我们将逐步指导如何在 Python 中实现显存的释放。
### 流程概述
我们将按照以下步骤清理显存：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-15 09:54:12
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通过对MNIST的学习，对TensorFlow和机器学习快速上手。MNIST：手写数字识别数据集 MNIST数据集60000行的训练数据集 和 10000行测试集每张图片是一个28*28的像素图。用一个数字数组来表示这张图片。这里把这个数组展开成一个向量，长度为28*28=784。（其实展平图片丢失了许多关键的二维结构信息，但这里他这么做了）训练集包括两部分:索引图片集[60000,78
我有两个GPT2的模型，只有1亿参数，并以16位浮点数存储，也就是250MB左右
原创
2023-03-25 08:15:17
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pytorch节省显存Our final move into the new house is this weekend. We did a three phase, three week move. First week - anything small not nailed down. Second week, medium-sized stuff...basically every
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2024-01-15 00:42:45
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基于案例的推理（Case-BasedReasoning，简称CBR）是人工智能发展较为成熟的一个分支，它是一种基于过去的实际经验或经历的推理。对基于案例的推理来说，求解一个问题的结论是从记忆里或案例库中找到与当前问题最相关的案例，然后对该案例做必要的改动以适合当前需解决的问题。1、CBR简介1.1 CBR的概念例如：当你早上坐进轿
在软考项目管理中，风险管理是一个至关重要的环节。它贯穿于项目的整个生命周期，涉及到项目的各个阶段。软考项目风险管理过程中，需要对风险进行识别、分析、评估、应对和监控，以确保项目的顺利实施。本文将详细介绍软考项目风险管理过程中的各个环节，帮助读者更好地理解项目风险管理的本质和重要性。
一、风险识别
风险识别是软考项目风险管理的第一步，也是非常关键的一步。风险识别是对项目中可能出现的风险进行预测和
原创
2023-11-01 15:20:32
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5.1 演绎推理5.1.1 演绎推理的步骤演绎推理：你们通常将演绎推理解释为三段论，即由一个大前提和一个小前提推导出一个结论的论述形式。演绎推理的过程可以概括为以下3步：阐述世界上已存在的某种情况。阐述世界上同时存在的相关情况。如果第二则表述是针对的第一则表述的主语或谓语，那么就说明这两则表述是相关的。说明这两种情况同时存在时隐含的意义。演绎推理也可以呈现为以下三步：出现的问题或存在的现象。产生问
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2023-10-24 10:52:38
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现有一个问题：/*5位运动员参加了10米台跳水比赛，有人让他们预测比赛结果： A选手说：B第二，我第三； B选手说：我第二，E第四； C选手说：我第一，D第二； D选手说：C最后，我第三； E选手说：我第四，A第一； 比赛结束后，每位选手都说对了一半，请编程确定比赛的名次。*/按照正常的推理，即就是判断在保证每个人说对一半的时候排名12345均有对应的人，那么就可以判断比赛的名次了。由于计算机不好
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2023-12-16 07:26:28
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2月份，美国麻省理工大学在顶级生物医学杂志Cell发表了题为“一种发现抗生素的深度学习方法” （A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery）的论文。这个结果是该团队把AI成功运用到生物工程的最新研究成果。笔者仔细阅读了论文，给大家分析一下论文背后的AI原理。 不断发现新型抗生素的意义是重大的。首先抗生素的发明为
导读 你应该知道的18个PyTorch小技巧。调试深度学习的pipelines就像找到最合适的齿轮组合你为什么要读这篇文章？ 深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下，每个迭代的速度越快
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2023-08-08 11:32:40
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编者按：随着 LLM 赋能越来越多需要实时决策和响应的应用场景，以及用户体验不佳、成本过高、资源受限等问题的出现，大模型高效推理已成为一个重要的研究课题。为此，Baihai IDP 推出 Pierre Lienhart 的系列文章，从多个维度全面剖析 Transformer 大语言模型的推理过程，以期帮助读者对这个技术难点建立系统的理解，并在实践中做出正确的模型服务部署决策。本文是该系列文章的第一
原创
2024-01-31 14:38:27
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这篇文章希望讨论的问题是深度学习 CTR 模型的线上 serving 问题。对于 CTR 模型的离线训练，很多同学已经非常熟悉，无论是 TensorFlow，PyTorch，还是传统一点的 Spark MLlib 都提供了比较成熟的离线并行训练环境。但 CTR 模型终究是要在线上环境使用的，如何将离线训练好的模型部署于线上的生产环境，进行线上实时的 inference，其实一直是业界的一个难点。本
点击报名后领取>>>软考16本电子版教材 & 36本辅导教材 + 27套历年真题试卷 + 21套精编知识点6G资料包相信大家都理解需求阶段在项目管理过程中是最重要的环节，一个好的需求对项目起到至关重要的作用；那么作为项目经理该如何在需求阶段开展工作，使其到达一个好的开头呢；今天我就带领大家来了解一下如何开展需求；一、需求分析根据前期制定的需求范围说明书
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2022-09-04 16:56:21
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文章目录1、原题1.1、英文原题1.2、中文翻译1.3、答案2、题目解析2.1、题干解析2.2、选项解析3、知识点3.1、知识点1：InnoDB强制启动(forcing-innodb-recovery)4、总结 1、原题1.1、英文原题The InnoDB tablespace is corrupted and you start the server with option --innodb_
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2024-08-02 09:20:05
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复杂度分析 推理过程图示 Double QLORA示意图
原创
2023-11-16 12:05:51
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什么是卷积神经网络首先，我们先获取一个感性认识，下图是一个卷积神经网络的示意图：网络架构如图所示，一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。你可以构建各种不同的卷积神经网络，它的常用架构模式为：INPUT -> [[CONV]*N -> [POOL]]*M -> [FC]*K也就是个卷积层叠加，然后(可选)叠加一个Pooling层，重复这个结构次，最后叠加个全
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2024-04-15 15:06:17
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当前，人工智能在智慧医疗、智能驾驶等领域开始被广泛应用。而除了这些场景，物理学、生物学领域的计算方法与人工智能的融合，也将成为整个领域向前发展的一大突破点。那么，当人工智能遇上科学计算，将展现出怎样的场景?近期，开源深度学习框架飞桨PaddlePaddle与DeePMD-kit（一个深度学习分子模拟软件）进行了跨领域深度合作，依托飞桨框架成熟的底层功能和动静统一的开发体验实现DeePMD算法的构建
## 深度学习推理过程也要 Resize：一个不可忽视的步骤
在深度学习的应用中，尤其是在计算机视觉领域，图像数据的处理与利用一直是一个重要的研究方向。在进行深度学习模型推理时，我们通常关注模型的架构、训练数据等。因此，图像数据的预处理，特别是图像的 Resize（调整大小），常常被忽视。然而，这一环节在推理过程中却至关重要。本文将详细探讨为什么 Resize 对于深度学习推理至关重要，并提供相
