说的直白点，aidlux就是一个在arm架构芯片的设备上运行的linux系统，我们可以将身边的安卓设备当作边缘设备，在aidlux的基础上，使用安卓设备作为硬件来进行AI推理模型迁移登录网站：https...://aimo.aidlux.com/#/model-convert选择模型优化，传入对应格式的模型点击next图片点击next，选择目标格式：图片图片点击submit即可开始进行模型转换，转换成功后下载对应的模型转换结果即可部署和推理过程可以观看视频
本文介绍使用 MindSpore Lite 推理引擎进行模型推理的通用开发流程。基本概念在进行开发前，请先了解以下概念。...Float16 推理模式 ： Float16 又称半精度，它使用 16 比特表示一个数。Float16 推理模式表示推理的时候用半精度进行推理。...Context 相关接口Model 相关接口Tensor 相关接口开发步骤使用 MindSpore Lite 进行模型推理的开发流程如下图所示。...如果是第三方框架的模型，比如 TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe、ONNX 等，可以使用 模型转换工具转换为.ms 格式的模型文件。...\n", ret); OH_AI_ModelDestroy(&model); return ret;}执行推理。使用 OH_AI_ModelPredict 接口进行模型推理。
DeepSpeed是一个开源工具库，旨在通过系统优化和压缩技术加速大规模模型的推理和训练过程。...权重剪枝：去除不必要的参数，减小模型大小并提高推理速度。推理自适应并行性：根据推理延迟和成本优化多GPU推理策略。量化感知训练：支持量化后的模型推理，如INT8推理，节省内存并减少延迟。...执行推理pythonwith torch.no_grad(): outputs = model_engine(**inputs) logits = outputs.logits性能评估使用DeepSpeed...进行模型训练import deepspeedimport torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification...训练过程使用DeepSpeed提供的API进行训练。核心API包括前向传播、反向传播和权重更新。
使用Apache Flink进行远程模型推理，为AI和生成式AI用例提供了一种可扩展、灵活且具有弹性的数据驱动决策方法。...使用Apache Flink进行远程模型推理的关键优势 集中式模型管理: 通过远程推理，模型集中在模型服务器中进行管理，从而可以轻松进行更新和版本控制。...异步远程推理调用: 预处理查询后，Flink使用其异步I/O操作符向LLM服务器发送API请求以进行推理。...使用Flink进行远程模型推理的最佳实践 利用异步处理: 在Flink中使用异步I/O处理远程推理请求，而不会减慢数据流速度，从而确保高吞吐量和高效的资源利用率。...结论：释放全部潜力 使用Apache Flink进行远程模型推理正在改变组织部署机器学习的方式，用于预测性AI和GenAI用例的实时应用程序，提供了一种可扩展、灵活且弹性的方法来做出数据驱动的决策。
这篇文章通过一个实际的例子简要介绍了因果推理，这个例子来自于《The Brave and True》一书，我们使用 CausalPy 来实现。 因果推理是从观察数据中估计因果效应的过程。...这里必须重命名列，因为不能使用整数。第一个0仅仅表示我们不想在模型中包含截距。...cp.pymc_models.WeightedSumFitter( sample_kwargs={"target_accept": 0.95} ), ) 上面的代码创建了模型并进行适配...除了使用SyntheticControl作为我们的实验类型外，我们还告诉CausalPy想要使用WeightedSumFitter作为我们的模型。...CausalPy 可以使用不同类型的模型用于准实验的因果推理，他的地址如下： https://causalpy.readthedocs.io/en/latest/ 另外《The Brave and True
在本文中，我们将探讨如何合并两个模型，简单的说，就是将第一个模型的输出，作为第二个模型的输入，串联起来形成一个新模型。 背景 为什么需要合并两个模型？...784是28 x 28进行展开的结果，也就是28 x 28灰度图像展开的结果。 问题是，我们送给模型的通常是图片，可能来自文件、可能来自摄像头。...在服务器端增加base64到二进制数据的转换 这种解决方法实现起来不复杂，但如果我们使用的是Tensorflow model server之类的方案部署的呢？...，并不存在变量，都是一些固定的操作，所以无需进行训练。...base64_input，输出仍然是myOutput，使用两个图片测试，均工作正常。
使用 Serverless 进行 AI 预测推理 概览 在 AI 项目中，通常大家关注的都是怎么进行训练、怎么调优模型、怎么来达到满意的识别率。...对于 AI 项目来说，落地到实际项目中，就是将训练的模型，投入到生产环境中，使用生成环境的数据，根据模型进行推理预测，满足业务需求。...同时 SCF 云函数也已经灰度开放了 GPU 支持，可以使用 GPU 来进一步加快 AI 推理速度。 模型准备 在这里我们使用 TensorFlow 中的 MNIST 实验作为案例来进行下面的介绍。...而在进行训练和评估后，就可以进行模型的导出了。TensorFlow 的模型文件包含了深度学习模型的 Graph 和参数，也就是 checkpoint 文件。...，或者使用url传入的图片地址，将图片下载到本地后交由 TensorFlow 进行预测推理。
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。...1、需要的文件 tokenization.py：用于对数据进行处理，主要是分词用； modeling.py：bert模型； optimization.py：用于生成优化器； ?...预训练的模型文件； 2、导入相关的包 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd from tf_utils.bert_modeling...； 4、使用模型 config = Config() do_lower_case = False tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file=config.vocab_file...= 0.5 self.use_origin_bert = True # True:使用原生bert, False:使用动态融合bert 生成数据集代码：utils.py import
而TensorRT-LLM是在TensorRT基础上针对大模型进一步优化的加速推理库，它号称可以增加4倍的推理速度。 所以本文将对其做一个简单的使用介绍。...分页注意力是另一个新特性，优化了注意力计算过程中的内存使用，这是大型语言模型的一个常见瓶颈。...广泛的模型支持 丰富多样的大型语言模型(llm)，每个模型都是为特定任务量身定制的。推理工具的效用因其与各种模型无缝集成的能力而大大增强。...TensorRT-LLM的量化支持允许使用较低的精度(如FP8)进行计算，TensorRT-LLM在资源消耗、执行速度和模型精度之间实现了良好的平衡。...这不仅加快了推理速度，还减少了内存使用，这对于在受限环境中部署大型模型至关重要。
介绍 vLLM 是一个快速且易于使用的库，用于 LLM 推理和服务，和 HuggingFace 无缝集成。...区别于 chatglm.cpp 和 llama.cpp，仅是在 GPU 上的模型推理加速，没有 CPU 上的加速。...可以使用 ray 框架实现分布式推理：https://vllm.readthedocs.io/en/latest/serving/distributed_serving.html Github: https...安装 pip install vllm 检查模型是否被 vLLM 支持，返回成功则是支持的。 from vllm import LLM llm = LLM(model=......Openai 的 sdk 进行请求 import openai # Modify OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server. openai.api_key
训练过程中可以通过tensorboard查看训练结果： 模型导出 完成了40000 step训练之后，就可以看到对应的检查点文件，借助tensorflow object detection API框架提供的模型导出脚本...最终得到： - frozen_inference_graph.pb - frozen_inference_graph.pbtxt 如何导出PB模型到OpenCV DNN支持看这里： 干货 | tensorflow...模型导出与OpenCV DNN中使用 使用OpenCV DNN调用模型 在OpenCV DNN中直接调用训练出来的模型完成自定义对象检测，这里需要特别说明一下的，因为在训练阶段我们选择了模型支持600...所以在推理预测阶段，我们可以直接使用输入图像的真实大小，模型的输出格式依然是1x1xNx7，按照格式解析即可得到预测框与对应的类别。...必须是int类型，confidences必须是浮点数类型 参考资料： 使用OpenCV 4.1.2的DNN模块部署深度学习模型 https://github.com/njvisionpower/Safety-Helmet-Wearing-Dataset
[翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 目录 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 0x00 摘要 1. 概述 2....() 这会创建一个 MirroredStrategy 实例，该实例使用所有对 TensorFlow 可见的 GPU，并使用 NCCL 进行跨设备通信。...您可通过 Google Colab、TensorFlow Research Cloud 和 Cloud TPU 平台进行使用。...TensorFlow 2 参数服务器使用异步方式来更新，即，会在各工作节点上独立进行变量的读取和更新，无需采取任何同步操作。...strategy.scope() 会指示 Keras 使用哪个策略来进行分布式训练。我们可以通过在此作用域内创建模型/优化器/指标来创建分布式变量而非常规变量。设置完成后，您就可以像平常一样拟合模型。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。...例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFlow模型。...通过 tensorFlow for Java接口，可以在Java或者spark(scala)中调用tensorflow模型进行预测。...我们主要介绍tensorflow serving部署模型、使用spark(scala)调用tensorflow模型的方法 〇，tensorflow serving模型部署概述 使用 tensorflow...__version__) from tensorflow.keras import * 一，准备protobuf模型文件 我们使用tf.keras 训练一个简单的线性回归模型，并保存成protobuf
笔者已经阅读并了解了一些其他框架，但是在对TFQ进行研究之后，不可否认TFQ是最好的。 一起了解如何使用TFQ设计量子神经网络。 如何在参数化量子电路上进行机器学习？...量子数据集为非参数化 cirq.Circuit 对象被应用于计算机图表使用 tfq.convert_to_tensor 步骤2: 评估量子神经网络模型:这一步中，研究人员可以使用Cirq制作量子神经网络的原型...量子模型的构建用 cirq.Circuit 包含SymPy符号的对象，并且可以使用 tfq.AddCircuit 分层附加到量子数据源。...步骤4: 评估经典神经网络模型:这一步使用经典深度神经网络来提取前面步骤中提取的度量间的相关性。...为支持梯度下降，向TensorFlow反向传播机制公开量子操作的导数，通过 tfq.differentiators.Differentiatorinterface 混合量子-经典反向传播，量子和经典模型参数都可以针对量子数据进行优化
这是在TensorFlow中使用数据增强在模型训练期间执行内存中图像转换以帮助克服此数据障碍的快速介绍。 ? 图像分类的成功至少在很大程度上受到大量可用训练数据的驱动。...本文的重点是在TensorFlow中第二种方法的实际实施，以减轻少量图像训练数据（数据增强）的问题，而稍后将对转移学习进行类似的实际处理。...它非常易于理解和使用。整个数据集在每个时期循环，并且数据集中的图像根据选择的选项和值进行转换。...如果您正在使用TensorFlow，则可能已经使用了ImageDataGenerator简单的方法来缩放现有图像，而没有进行任何其他扩充。可能看起来像这样： ?...ImageDataGenerator flow_from_directory选项指定训练数据的位置（以及选择是否进行验证，如果要创建验证生成器），例如，使用选项，然后使用fit_generator在训练过程中流向您网络的这些增强图像来训练模型
这次准备使用TF来进行时序预测，计划写两篇: 1. 使用Tensorflow Time Series模块 2....TFTS Tensorflow Time Series（TFTS）模块是TF1.3版本中引入的，官方是这么介绍的: TensorFlow Time Series (TFTS) is a collection...地址: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/timeseries, 里面给出了相关的examples...还有一个比较重要的参数是model_dir，它表示模型训练好后保存的地址，如果不指定的话，就会随机分配一个临时地址....LSTM 必须使用TF最新的开发版的代码，就是要保证’rom tensorflow.contrib.timeseries.python.timeseries.estimators import TimeSeriesRegressor
在描述了所使用的数据源之后，我对我们使用的方法及其结果进行了简要概述。...模型结果 我们使用20%的测试集来评估我们模型的性能。我们可以将结果汇总到下表中： ?...我们使用TensorFlow内置函数和Python函数（与tf.py_函数，对于在数据管道中使用Python函数非常有用）。...tf.data.experimental.ignore_errors()) return dataset 准备训练、验证和测试集 重要的是，将数据适当地分割成训练验证测试集（64%-16%-20%），前两个测试集用于优化模型体系结构...最后，我们可以使用kerasapi来构建和测试模型。
Kubernetes 的许多关键特性自然适合 AI 推理的需求，无论是 AI 驱动的 微服务 还是 ML 模型，几乎像是专门为这个目的而设计的。让我们来看看这些特性以及它们如何使推理工作负载受益。...这就是为什么 CA 对推理具有庞大用户群的大型 ML 模型至关重要。...Kubernetes 主要通过两个内置功能实现可移植性：容器化和与任何环境的兼容性。...容错 在运行 AI 推理时，基础设施故障和停机可能会导致显着的精度下降、不可预测的模型行为或仅仅是服务中断。...结论 随着组织继续将 AI 整合到其应用程序中，使用大型 ML 模型并面临动态负载，采用 Kubernetes 作为基础技术至关重要。
tensorflow不止能用于深度学习，也能用来实现传统机器学习算法。比如实现线性回归。...看起来麻烦，其实是提供了更加个性化的解决方案，比如可以自定义误差函数，达到个性化的模型效果。 而像梯度下降优化器这种写起来麻烦的功能，tensorflow已经实现好了。...要说tensorflow有什么优势的话，那就是如果你数据特别特别大的话，用tensorflow能分布计算吧。 下面是用tensorflow实现线性回归的完整代码。...模型 learning_rate = 0.01#步长 training_epochs = 6000#训练次数 cost_history = []#记录训练误差 test_history...epoch in range(training_epochs): sess.run(training_step,feed_dict={X:x_train,Y:y_train})#训练模型
通过 tensorFlow for Java接口，可以在Java或者spark(scala)中调用tensorflow模型进行预测。...我们主要介绍tensorflow serving部署模型、使用spark(scala)调用tensorflow模型的方法。 本篇介绍使用tensorflow serving部署模型的方法。...〇，tensorflow-serving部署模型概述 使用 tensorflow serving 部署模型要完成以下步骤。 (1) 准备protobuf模型文件。...__version__) from tensorflow.keras import * 一，准备protobuf模型文件 我们使用tf.keras 训练一个简单的线性回归模型，并保存成protobuf.../data/linear_model/" version = "1" #后续可以通过版本号进行模型版本迭代与管理 linear.save(export_path+version, save_format
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