1、什么是并发和并行并行: 就是在一个精确的时间片刻，两者同时执行
并发: 是指资源有限的情况下，两者交替轮流使用资源，在一个时间段上交替执行，看上去是同时进行2、并行和并发的区别并行是从微观上，也就是在一个精确的时间片刻，有不同的程序在执行，这就要求必须有多个处理器。
并发是从宏观上，在一个时间段上可以看出是同时执行的，比如一个服务器同时处理多个session。3、什么是同步和异步同步就是一个任
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2023-08-01 14:12:48
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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 23:48:36
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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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# PyTorch模型的并发推理
随着深度学习技术的不断发展，对于模型推理的性能需求也日益增长。尤其是在实际应用中，如何高效地同时处理多个推理请求成为了一个重要的研究方向。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现模型的并发推理，并通过代码示例展现实现的过程。
## 并发推理的概念
并发推理是指在同一时间内处理多个模型推理请求的能力。其主要好处包括：
- **提高吞吐量**：可以在单位时间内处
一、修改用户进程可打开文件数限制在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发数量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当前用户进程打开的文件数限制：[361way@as4 ~]$ ulimit -n1
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2024-07-15 01:57:37
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文章目录模型并行在单机上的最佳实践基本用法对现有的模型进行并行通过pipelining inputs进行加速 模型并行在单机上的最佳实践 模型并行在分布式训练技术中被广泛使用。之前的文章已经解释了如何使用DataParallel训练多个gpu上的神经网络；该方法将相同的模型复制到所有GPU，其中每个GPU处理splited后的输入数据。虽然它可以显著地加速训练过程，但它在某些情况下无法工作，因为
## Python模型推理服务并发导致服务奔溃解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何解决“python模型推理服务并发导致服务奔溃”的问题。首先，让我们来看一下整个解决方案的流程，然后逐步指导你如何实现。
### 解决方案流程
```mermaid
journey
title 解决“python模型推理服务并发导致服务奔溃”流程
section 整体流程
原创
2024-07-12 06:15:17
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一、IO模型介绍同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(co
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2024-09-22 22:54:16
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<<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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一、QuerySet可切片使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSETEntry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集可迭代articleList=models.Article
onnx模型推理(python)以下ONNX一个检测模型的推理过程,其他模型稍微修改即可# -*-coding: utf-8 -*-import os,
原创
2022-08-24 16:43:09
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CUDA存储器模型：GPU片内：register，shared memory；host 内存： host memory, pinned memory.板载显存：local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory;register: 訪问延迟极低； &nb
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2024-10-24 16:07:40
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一、概述现在大家使用的基本上都是多核cpu。平时应用程序在运行时都是由操作系统管理的。操作系统对应用进程进行调度，使其在不同的核上轮番运行。对于普通的应用，操作系统的默认调度机制是没有问题的。但是，当某个进程需要较高的运行效率时，就有必要考虑将其绑定到单独的核上运行，以减小由于在不同的核上调度造成的开销。把某个进程/线程绑定到特定的cpu核上后，该进程就会一直在此核上运行，不会再被操作系统调度到其
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2024-10-09 11:26:31
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模型推理是人工智能中的一个关键环节，指的是利用训练好的模型对新数据进行预测或分类的过程。简单来说，就是让机器根据已有的知识和经验，对未知的数据做出判断。模型推理的基本概念模型：通过大量数据训练出来的算法，能够识别模式、做出决策。推理：将新数据输入模型，模型根据其学习到的规律，输出预测结果。例如：在图像识别中，模型可以判断一张图片里是否有猫。在自然语言处理中，模型可以判断一段文本的情感倾向（正面或负
本教程详细记录了在 ubuntu 上使用 openvino 进行推理的方法。
原创
2022-04-19 16:52:41
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任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是 山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割。这就是分水岭算法的背后哲理。 但是这种方法通常都会得到过度分割的结果，这
# Python 测试模型推理时间
在机器学习和深度学习的应用中，模型推理时间是一个重要的性能指标。它直接影响到用户体验和系统的响应能力。本文将介绍如何使用 Python 测试模型推理时间，同时提供代码示例，帮助读者理解相关概念。
## 什么是模型推理时间？
模型推理时间是指给定输入数据后，模型进行预测所需的时间。在实际应用中，推理时间越短，系统响应越快。在选择和优化模型时，推理时间往往是一
原创
2024-09-22 07:09:26
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supervisor一、简介Supervisor 就是用 Python 开发的一套通用的进程管理程序，能将一个普通的命令行进程变为后台 daemon，并监控进程状态，异常退出时能自动重启。但是只能运行在 Unix-Like 的系统上，不能运行在 Windows 上。Supervisor 官方版目前只支持 Python 2.4 以上版本，但是还无法运行在 Python 3 上。supervisor
GPUImage 是 iOS 上一个基于 OpenGL 进行图像处理的开源框架，后来有人借鉴它的想法实现了一个 Android 版本的 GPUImage ，本文也主要对 Android 版本的 GPUImage 进行分析。概要在 GPUImage 中既有对图像进行处理的，也有对相机内容进行处理的，这里主要以相机处理为例进行分析。大致会分为三个部分：相机数据的采集OpenGL 对图像的处理与显示相机
主要目的是在没有GPU的情况下，上手ppyolo的训练过程，看看paddlepaddle是不是顺手。纯代码实验。PaddleDetection在下文中简称ppdet。 1 基本环境1.1 软件组成和版本Windows>= 7python=3.8paddle.__version__ '2.3.2'ppdet.__version__ '2.4.0'1.2 数据集HelmetDete
