1.通过模板创建镜像(1)首先去下载一个模板 http://openvz.org/Download/templates/precreated //下载速度不快，下载了一个centos6的模板centos-6-x86-minimal.tar.gz(2)导入该镜像的命令为： cat centos-6-
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2024-01-29 12:02:20
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docker一、构建SSH镜像1.1 创建目录1.2 制作脚本1.3 生成镜像1.4 启动容器并修改root密码二、构建 systemctl 镜像2.1 创建目录2.2 制作脚本2.3 生成镜像2.4 启动2.5 进入容器三、构建nginx镜像3.1 创建目录3.2 制作脚本3.3 创建新镜像3.4 访问四、构建tomcat镜像4.1 创建目录4.2 制作脚本4.3 创建新镜像4.4 测试五、构
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2023-11-24 02:19:50
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# 使用Docker部署深度学习模型的详细教程
在这个教程中，我们将会学习如何使用Docker来部署一个深度学习模型。Docker是一个开源平台，能够通过容器化技术，使得应用的打包、分发和部署更加轻松高效。我们将覆盖整个流程，并逐步实现每一个步骤。
## 整体流程
以下是我们将要进行的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-08-31 05:06:06
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## PyTorch模型部署到TensorRT的完整教程
在深度学习领域，模型的高效部署是非常重要的一步，特别是在需要高性能推理时。TensorRT是NVIDIA提供的一款高性能深度学习推理优化工具，能够帮助我们从PyTorch模型中获得更快的推理速度。在本教程中，我将逐步指导你完成从PyTorch模型到TensorRT部署的整个流程。
### 整体流程
首先，我们需要明确整个流程的步骤。以
原创
2024-10-02 06:38:07
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一. 简介1. 机器学习中，可以将数据划分为连续数据和离散数据a. 连续数据：可以取任何值，如房价b. 离散数据：仅有少量特殊值，如一个房屋有2个或3个房间，但不能为2.75个房间 二. 创建向量1. 向量中的各个维度称为特征2. Spark中既有局部向量、矩阵，也有分布式矩阵。分布式矩阵由1个多个RDD支持。局部向量有数值型索引和双精度浮点值，且存储在单一机器上。3. MLlib中有2
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2023-07-28 15:34:31
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部署大模型API的实战教程可以分为以下步骤：选择适当的大模型：首先，你需要选择一个适合你的应用程序需求的大模型。这可能涉及到考虑模型的性能、成本以及适用领域。你可以从各种开源平台或商业供应商那里选择模型。获取API密钥和凭证：一旦你选择了模型，你需要在相关平台上注册并获取API密钥和凭证。这通常涉及到创建一个开发者账户，并按照提供的文档说明获取访问API所需的身份验证信息。了解API文档和功能：在
原创
2024-02-28 13:26:57
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Python预测之美数据分析与算法实战 第一篇 预测入门 第一章到第四章第二篇 预测算法第五章 参数优化在使用选定算法进行建模时设定或得到的参数很可能不是最优或接近最优的，这时需要对参数进行优化以得到更优的预测模型。5.1 交叉验证基本思想是将数据分割为N份，依次使用其中1份作为测试集，其他N-1份整合到一起作为训练集，将训练好的模型用于测试集中，以得到模型好坏的判断或估计值，可以得到N个这样的值
大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛的数
四、无监督学习4.1 聚类4.1.1 K-MeansK-Means是一种常见的无监督学习算法，用于将一组数据分成k个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇。K-Means的目标是最小化所有数据点到其所属簇中心的距离的平方和。K-Means算法的基本流程如下：随机选择k个点作为初始簇中心。将每个数据点分配到距离其最近的簇中心。根据分配的结果，更新每个簇的中心。重复步骤2和3，直到簇中心不再变化或达到最
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2024-06-25 16:29:23
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作者：Wuwei Lin
本文介绍如何用 TVM 自动量化（TVM 的一种量化方式）。有关 TVM 中量化的更多详细信息，参阅 此处。本教程将在 ImageNet 上导入一个 GluonCV 预训练模型到 Relay，量化 Relay 模型，然后执行推理。
import tvm
from tvm import te
from tvm import relay
import mxnet as mx
原创
2024-08-02 16:39:22
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一、整体功能概述这两段代码组合起来实现了一个 深度学习图像分类推理系统：代码一（服务端）： 使用 Flask 搭建 HTTP 服务器，加载一个 PyTorch 训练好的模型（如 ResNet18），接受图片上传请求，并返回分类预测结果（前 3 名类别与概率）。代码二（客户端）： 使用 requests 库向服务端发送图片（HTTP POST 请求），获取预测结果并打印。这种结构在工业场
我们平时使用的ChatGPT、kimi、豆包等Ai对话工具，其服务器都是部署在各家公司的机房里，如果我们有一些隐私数据发到对话
# 最后的最后感谢你们的阅读和喜欢，作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知在这个瞬息万变的技术领域中，持续学习和进
本文介绍如何将深度学习框架量化的模型加载到 TVM。预量化模型的导入是 TVM 中支持的量化之一。有关 TVM 中量化的更多信息，参阅 此处。
这里演示了如何加载和运行由 PyTorch、MXNet 和 TFLite 量化的模型。加载后，可以在任何 TVM 支持的硬件上运行编译后的量化模型。
首先，导入必要的包：
from PIL import Image
import numpy as np
i
原创
2024-07-12 17:30:52
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如何调用在线API服务首先需要将导入的模型部署成一个在线API服务，然后根据调用指南中的API信息和指导文档，使用HTTPS请求进行调用。部署模型为在线服务参考此文档。并且可以参考此案例中的模型部署环节。模型将会被部署成一个在线的API服务，以restful API的形式通过网络对外提供服务，可以通过HTTPS协议来访问。提示：API在启动中会一直收费，当不使用的时候，可以临时关闭，使用的时候再重
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2024-01-25 19:04:11
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李彦宏说说：开源大模型不如闭源，但是阿里好像不这么想。Qwen大模型表示性能和开源，我都要
李彦宏说说：开源大模型不如闭源，但是阿里好像不这么想。Qwen大模型表示性能和开源，我都要了！最近，被国内外网友
Tensorflow Lite模型部署实战教程是一系列嵌入式Linux平台上的模型部署教程。????基于的硬件平台：i.MX8MPlus EVK????BSP版本：L5.10
原创
2022-05-02 17:30:39
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模型压缩分为两大类：模型连接剪枝，针对已训练????的模型，将其中不重要的结构去除；权重稀疏化，训练过程中将不重要的权重置为0，使得权重分布更稀疏。
原创
2022-01-24 13:57:08
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作者丨Crescent@知乎（已授权）编辑丨极市平台导 读 本文详细的记录了一次旋转目标检测模型的C++部署过程，附有详细的代码。仓库地址(TensorRT,ncnn)github.com/Crescent-Ao/GGHL-Deployment：https://github.com/Crescent-Ao/GGHL-Deployment这次工程部署主要选
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2022-11-09 12:37:18
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