介绍:Google发布的三个产品:Google File System / MapReduc / BigTable的详细设计论文 , 奠定了风靡全球的大数据算法的基础.MapReduce分布式离线计算框架用于大规模数据(入门级是1TB)的并行计算. 将程序云星宇hadoop等分布式系统上MapReduce的概念是Map(映射)和Reduce(归约)Map(映射)将数据切片,把一组数据映射成键值对.
背景本文档适用的场景是传统模型迁移到昇腾设备上（见下图），出现了精度问题，介绍精度问题的定位方法和解决方案。本文档只介绍“Pytorch module -> onnx -> om”场景。什么是精度问题离线推理（om模型在昇腾acl推理）的结果和在线推理（如：对原始模型通过pytorch/onnxruntime框架在gpu/cpu的推理）相差比较大，如在开源数据集的精度差距>1%，
本教程所示例的任务是Ascend Pytorch离线推理，即对给定的已经训练好的模型参数和推理脚本，在Ascend 310/710和Tesla设备上进行推理应用。
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2022-07-08 11:36:31
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概述PTA性能调优参考指导：链接性能问题背景模型从GPU设备迁移到昇腾设备上进行推理时，模型的开箱性能差。推理e2e耗时infer_e2e_time = 数据加载时间 + 模型前向时间 + 模型后处理时间 + 通信时间 + 调度时间数据加载时间：模型在加载自身所需要的数据（如图片、视频和文本等）的时间，包括将数据从硬件存储设备读取到CPU（Central Processing Unit）中、CPU
整体概述小模型推理方案：ATC转换架构图：ModelZoo-PyTorch指导文档：https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch/blob/master/ACL_PyTorch/docs/README.md模型推理离线推理导出Onnx参考链接：ONNX的导出Onnx转om参考链接1：Onnx转Om参考链接2：ATC工具介绍离线推理参考链接：离线推理Chines
本文介绍了在寒武纪 MLU 中进行 resnet50 量化与离线推理的流程。
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2022-04-19 17:12:16
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在当今大语言模型（LLM）蓬勃发展的时代，许多组织和个人面临着一个共同的挑战：如何在无互联网连接的环境中高效部署和使用LLM？
MindStudio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台，该IDE上功能很多，涵盖面广，可以进行包括网络模型训练、移植、应用开发、推理运行及自定义算子开发等多种任务。
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2022-09-02 17:05:56
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本教程详细记录了在 ubuntu 上使用 openvino 进行推理的方法。
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2022-04-19 16:52:41
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编者按：机器推理要求利用已有的知识和推断技术对未见过的输入信息作出判断，在自然语言处理领域中非常重要。此前我们介绍了机器推理系列的概览，机器推理在常识问答、事实检测、跨语言预训练、多轮语义分析和问答任务中的应用，本文作为该系列的第五篇，将介绍微软亚洲研究院在跨模态预训练领域的研究进展。近年来，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）两大领域不断碰撞和融合，衍生出很多跨模态研究课题（
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2023-10-23 16:47:02
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丰色 量子位 报道 |最近，NLP明星公司Hugging Face发布了一个叫做Infinity的产品，可以以1ms延时完成Transformer的推理，性能相当高了。但是，厉害归厉害，还是有点贵——1年至少要十几万块 （2万美元）。那有没有什么平替的方法呢？有的！还是开源的、“不费吹灰之力”就可以达到Infinity一些公共基准的那种。并且现在，通过在该方法上施加一个小trick，将T
<<Pytorch推理及范式>>第二节课作业必做题1.从torchvision中加载resnet18模型结构，并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的weights文件夹中)。import torch
# 加载模型结构
import torchvision.models as models
model = models.resn
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2024-01-10 23:51:57
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既然已经有模型和数据了，是时候在数据上优化模型参数来训练、验证和测试它了。模型训练是一个迭代过程；在每一次迭代（epoch），模型会作出一个预测，计算其预测误差（loss），收集误差关于模型参数的导数（如前一节所述），并使用梯度优化这些参数。关于这一过程的详细信息，可以观看backpropagation from 3Blue1Brown。先决代码我们从Datasets & DataLoad
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2023-07-29 20:26:56
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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。
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2022-04-19 17:05:24
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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
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2024-01-22 11:18:17
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一、作业题目必做题:(1) 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重(Lesson2的物料包中有)，跑一下0.jpg和 1.jpg，看一下输出结果。官方 torchvision 训练 mobilenet 和训练 resnet 的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。(2) 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题:(1) 以ResNet18为例，用time模块和f
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2023-12-22 15:33:39
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文章目录一、简介二、Pytorch构建深度学习网络1.datasets2.models3.train4.inference三、总结 一、简介Pytorch是目前非常流行的大规模矩阵计算框架，上手简易，文档详尽，最新发表的深度学习领域的论文中有多半是以pytorch框架来实现的，足以看出其易用性和流行度。 这篇文章将以yolov3为例，介绍pytorch中如何实现一个网络的训练和推断。二、Pyto
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2024-04-27 08:44:13
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第七章 评估推理关系（一）推理推理的类型传统上, 推理有两大类：演绎和归纳判断推理的类型从认识的角度，按前提和结论所涉及的范围来定 用确定性划分归纳归纳概括:由一个个的例子来推导出普遍的结论。演绎从一般向个别的推理。三段论：大前提，小前提和结论: 两个前提中包含的共同的词项，称为中项，一般用M表示。结论中的主词，称为小项，一般用S表示。结论中的谓词，称为大项，一般用P表示。包含小项的前提称为小
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2024-01-17 08:40:48
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目录1、常用设定2、模型训练2.1、单GPU训练2.2、使用多个GPU进行训练3、模型推理1、常用设定1）默认使用4个GPU的分布式训练。2）ImageNet上所有pytorch样式的预训练主干都是由open-lab团队自己训练的，参考文章https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。其中ResNet样式主干基于ResNetV1c变体，其中输入主干中的7x7转换被三个3
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2024-08-23 07:56:00
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腾讯宣布开源 Transformer 推理加速工具 TurboTransformers。该工具面向自然语言处理领域中 Transformers 相关模型丰富的线上预测场景，据介绍，其在微信、腾讯云、QQ 看点等产品的线上服务中已经广泛应用，这也是腾讯对外开源的第 100 个项目。在自然语言处理领域中，以 BERT 为代表的 Transformers 相关神经网络模型是近年来最重要的模型创新，可以为
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2024-07-28 14:53:22
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