看中了一款很多星星的github的项目，想把这个项目拉到自己的电脑上运行查看项目效果，该怎么做？...图片.png 2：把克隆下来的项目放在D盘 git clone https://github.com/lzxb/vue-cnode.git 以管理员身份打开cmd，进入D盘，执行克隆项目到本地的命令 ?
git clone 一个 SpringBoot 项目，如何在本地运行?...、创建out文件夹 4、指定src为source文件，out为exclued文件 点击apply、ok 二、maven 导入依赖 找到.xml文件，点击reload project 导入依赖项目就可以运行
我们可以使用SavedModel将训练后的模型从训练阶段转移到推理阶段，甚至在训练过程的不同部分之间转移状态。...在本节中，我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。 tf.autograph函数 到目前为止，我们已经看到了如何从 Python 函数创建 TensorFlow 图的代码。...我们还将看看SavedModel命令行界面，这是一个功能强大的工具，可以分析磁盘上SavedModel的内容，甚至可以在本地运行SavedModel！...我们还了解了将模型从训练阶段转移到推理阶段时所起作用的不同抽象。 详细了解SavedModel格式和基础数据流模型，我们了解了可用于构建和导出模型的不同选项。...TF 模型必须先转换为这种格式，然后才能使用… 在移动设备上运行 TFLite 在本节中，我们将介绍如何在两种主要的移动操作系统（Android 和 iOS）上运行 TFLite。
前些日子，你还得需要一块专业级 GPU 来运行它。我买不起专业 GPU 怎么办呢？就从 Google Colab 租了云 GPU 来用。为此，还交了钱订阅 Colab Pro 。...而随着最近 PyTorch 对苹果 ARM 芯片支持的完善，你现在完全可以在自己的 M1/M2 Mac 上面运行 Stable Diffusion ，来获得绘图结果了。...想想看，不花一分钱去租或者买 GPU ，就能在本地出图。那岂不是相当于把一个插画师随身携带了？想想都兴奋。...但问题是，在上周，为了实现这个功能，你还需要按照别人提供的详细教程，在本地安装一系列的软件包。 设置上稍微出点儿问题，往往就会让小白用户手足无措。...首次运行的时候，DiffusionBee 需要下载两个模型。 第一个模型较大，有好几个 GB，网速慢的话稍等一下。好在这是一次性的，以后就不用这么麻烦了。
LLaMA项目安装和模型配置 和Stable-Diffusion项目如出一辙，FaceBook开源的LLaMA项目默认写死使用cuda模式，这也就意味着必须有 NVIDIA 的 GPU来训练和运行...huggingface官网下载LLaMA的7B模型文件：https://huggingface.co/nyanko7/LLaMA-7B/tree/main 是的，主模型文件已经达到了13.5gb之巨，如果本地硬盘空间告急...LLaMA模型转换 由于我们没有使用FaceBook的原版项目，所以它的模型还需要进行转换，也就是转换为当前C++版本的LLaMA可以运行的模型。 ...repeat_last_n = 64, repeat_penalty = 1.300000 hi i am a pythoner, but sunk to become a ruby 说实话，推理速度实在不敢恭维...结语 LLaMA 7B模型总体上需要纯英文的提示词（prompt），对中文的理解能力还不够，优势是确实可以单机跑起来，当然本地跑的话，减少了网络传输数据的环节，推理效率自然也就更高，对于普通的AI
，使用户可以轻松地实现最佳性能的 GPU 推理。...，将二者相结合后，用户可以轻松地实现最佳性能的 GPU 推理。...而在本文中，我们要展示的是：以同样的方法来运行经 TF-TRT 转换的模型到底有多简单。一如既往地，我们尝试将 ResNet 模型部署到生产环境中。...--dir 和 --output_dir 参数会告知它在哪里找到 SavedModel 以及输出转换后的 SavedModel，而 --tag_set 则让它知道该转换 SavedModel 中的哪张图表...如果已知推理过程中的实际批次大小上限，同时该值还能够与之匹配，那么转换后的模型就是最优模型。
Abhijit Karmarkar、Smit Hinsu 量子位 转载自 TensorFlow公众号 怎样用TensorFlow Serving系统，结合英伟达的Tensor RT，实现高性能深度学习推理...量子位经授权转载，如下~ TensorFlow Serving 是用于机器学习模型的高性能灵活服务系统，而 NVIDIA TensorRT 是实现高性能深度学习推理的平台，通过将二者相结合，用户便可获得更高性能...，从而轻松实现 GPU 推理。...—dir 和 —output_dir 参数会指示 SavedModel 的位置以及在何处输出转换后的 SavedModel，而 —tag_set 则指示 SavedModel 中要转换的图表。...此转换器要求将由 TensorRT 处理的所有张量将其首个维度作为批次维度，而该参数则指示推理过程中会产生的最大值。若已知推理过程中的实际批次大小上限且该值与之匹配，则转换后的模型即为最优模型。
2.什么是远程运行？ 远程执行，就是脚本放在本地，执行却在另一台电脑上执行，当然，可以是远程多台电脑一起执行。...3.为什么要远程运行？...4.环境 宏哥的本地环境，如下： Jmeter版本：5.1.1，如下图所示： ? 系统：Windows 10版本 64位系统（32位的同学自己想办法哦），如下图所示： ?...8.启动 ①本地机器：“运行”→“远程启动”，可以看到宏哥配置的远程机器的IP及端口，如下所示，选择这台机器； ?...③查看本地结果树，如下图： ? ④查看远程cmd到dos中，进入Jmeter安装路径的bin目录下，执行“jmeter-server”的窗口，如下图所示： ? 至此，远程启动执行完毕。
异常增生的原始细胞可在骨髓聚集并抑制正常造血功能，同时也可侵及骨髓外的组织，如脑膜、淋巴结、性腺、肝等。...(CNN)，它使用英特尔® oneAPI AI 分析工具包和英特尔® Tensorflow* 优化来加速训练过程，并使用 TensorRT 在 NVIDIA® Jetson Nano™ 上进行高性能推理...将 Tensorflow SavedModel 转换为 TFRT 格式 将 Tensorflow SavedModel 转换为 ONNX 格式 将 Tensorflow ONNX 模型转换为...使用 Tensorflow 在 NVIDIA Jetson Nano 上运行 CNN。 使用 TFRT 在 NVIDIA Jetson Nano 上运行 CNN。...TensorRT “NVIDIA® TensorRT™ 是用于高性能深度学习推理的 SDK。它包括深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。”
在人工智能技术快速发展的今天，本地化部署大型语言模型（LLM）已成为开发者与研究人员的重要需求。...本文将详细介绍如何通过Ollama框架实现DeepSeek R1模型的本地部署，涵盖从硬件选型到推理实战的全流程，并提供针对不同场景的优化方案。...：从零到推理实战引言在人工智能技术快速发展的今天，本地化部署大型语言模型（LLM）已成为开发者与研究人员的重要需求。...本文将详细介绍如何通过Ollama框架实现DeepSeek R1模型的本地部署，涵盖从硬件选型到推理实战的全流程，并提供针对不同场景的优化方案。...ollamavolumes: ollama_data:启动命令：docker-compose up -d3.3 高级部署技巧多模型热切换：ollama list # 查看可用模型 ollama ps # 查看运行实例
架构的其余部分则保持不变，同时充分利用学生和教师之间的共有隐藏层的大小，从两层中去除一层以减少层数。...只需在导出到 SavedModel 后，运行 saved_model_cli 命令，查看输出的名称即可。 快速易用的分词器：?...正如上述示例所示，在 TensorFlow.js 帮助下，拥有 SavedModel 可以让模型推理变得非常简单。现在，最困难的部分是将正确格式中的数据传递到输入 ID 和注意力遮罩张量。...在 Node.js 中实现强大的问答性能 得益于强大的 SavedModel 格式、用于推理的 TensorFlow.js 以及用于词条化的分词器，我们可以在 NPM 包中提供颇为简单而又功能强大的公共...借助 TensorFlow.js 对 SavedModel 格式的原生支持，我们可以获得非常出色的性能：下方所示的基准是对 Node.js 包和热门 Transformer Python 库的比较，两者运行的是相同的
后来公司上市之后，数据运营的重点从反映过去和现在的状况转变成指导业务、管理业绩、支持销售。...这个过程的好处是开发成本低，投入成本低，技术架构简单，可以非常快速的在公司内部运行起来。 但是这样的方式随着业务系统的增多，逐渐开始不适用。...然后是数据质量管理，包括确保数据的准确性，为保证数据的及时性还建立了一个运行和管理规范。这四块结合起来以保证平台的平稳运行。 大数据可视化 数据可视化是这个平台最后的一步也是应用范围最广的一步。...这一块，无论从最初的传统数据仓库方式还是现在的大数据平台，我们都选择了帆软报表。 优势如下： 类EXCEL设计风格：操作界面大大降低了学习成本。
支持多种框架模型，包括 TensorFlow GraphDef，TensorFlow SavedModel，ONNX，PyTorch 和 Cadde2 NetDef 等模型格式 支持多个模型的并发请求...支持 Batching 批量请求 模型仓库支持本地文件系统，或者 Google Cloud Storage 以及 S3 更多内容可以参考 TensorRT 官方文档。...2 Prerequisite 下面是通过 nvidia-docker 运行起来的 TensorRT 容器，这里关注几个关键参数。...为了验证，从 NVIDIA 的镜像仓库找一个安装好客户端的镜像 tensorrtserver:19.10-py3-clientsdk，并且在客户端容器中请求 TensorRT 的推理服务。...验证的过程，可以通过部署一个 Jobflow 通用计算任务，然后进入容器，对目标推理服务进行预测请求。 进入容器，通过下面的命令来进行推理。
在这里将会从宏观层面讲一下TF Serving的主要组件，为TF Serving API做一个大致的介绍。...例如模型训练完成后，大多数情况下使用推理模式时，计算图中不需要一些用于训练的特殊操作，包括优化器、学习率调度变量、额外的预处理操作等等。 另外，有时候可能需要将计算图简化作移动端部署。...那么用Python 3环境导出并运行TF Serving。TF Serving API用于运行客户端代码，需要PIP安装(只支持Python 2环境)。...注如果从bazel运行Serving API，无需Python 2环境也可以运行。可参考TF Serving Installation。 完成这步后，开始真正的模型部署。...一般使用Predict()，如果希望请求被服务端处理时，本地仍然能处理一些工作，可以调用Predict.future() 。
使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！...类似的训练和推理时间。 密集层比1x1卷积的泛化效果更好。 第三点不能一概而论，因为它取决于诸如数据集中的图像数量，使用的数据扩充，模型初始化等因素。但是这些是实验中的观察结果。...完成训练后，可以从Colab中的“文件”选项卡将最佳快照下载到本地计算机。...SavedModel将导出到export_path脚本中指定的位置。TensorFlow服务docker映像需要此SavedModel。...从服务器接收的输出被解码并在终端中打印。
在云服务中使用 GPU 是获得低延迟深度学习推理服务最经济的方式。使用 GPU 的主要瓶颈之一是通过 PCIe 总线在 CPU 和 GPU 内存之间复制数据的速度。...对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说，简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟，特别是当非推理任务，如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。...在这篇博文中，研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传递模型输入和输出以进行模型推理，完全绕过 PCIe 总线和 CPU 内存。...首先，用户必须从会话中创建一个 tensorflow::CallableOptions 的实例，以指定哪些张量被传入和传出 GPU 内存而不是 CPU 内存。...TensorFlow's GPU allocator for device 0 // This needs to match the device placement used when loading the SavedModel
模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。...converter.convert() # Save the model. with open('model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model) 运行...with tags { serve } 2024-04-09 07:16:45.517352: I tensorflow/cc/saved_model/reader.cc:146] Reading SavedModel...2024-04-09 07:16:45.543346: I tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:217] Running initialization op on SavedModel...bundle at path: . 2024-04-09 07:16:45.559402: I tensorflow/cc/saved_model/loader.cc:316] SavedModel
API调用将调用预训练模型进行预测，并将推理结果作为从服务器到客户端的JSON响应提供服务。 TensorFlow服务概述 TensorFlow服务有很多很棒的文章，包括官方文档，绝对应该检查一下。...docker pull tensorflow/serving 但是，为了在此处显示不同的选项，还将显示如何在本地设置TF服务。...，也可以从终端运行它。...模型预热 在生产和提供模型时，需要记住的重要一点是，TensorFlow运行时具有延迟初始化的组件，这可能导致加载后发送给模型的第一个请求的延迟较高。此延迟可能比单个推理请求的延迟高几个数量级。...将通过运行刚刚下载的docker镜像来做到这一点。实际上，最好从终端运行它。 然后，可以在Docker中使用以下命令来检查容器是否已启动并正在运行。 !docker ps -all ?
今天这篇内容，就来聊聊，如何在本地自己的电脑上部署DeepSeek。 1、哪些场景适合将大模型部署在自己电脑上？...1、追求极致数据隐私与安全性 当处理高度敏感的数据，如医疗记录、商业机密或个人隐私信息时，将大模型部署在本地电脑，可确保数据不会传输到外部服务器，从根本上保障数据的安全性和隐私性。...2、个性化定制需求强烈（高度定制、灵活性） 对于一些专业领域，如特定行业的知识问答、代码生成等，开发者可以基于本地部署的大模型进行微调，使其更好地满足特定场景需求。...简单来说，如果你的电脑配置满足最低要求（如8GB内存以上），就可以通过工具（如Ollama）轻松实现本地部署DeepSeek。...对于这个问题，回答的还可以，果然是推理型模型，思考的过程也给我们列出来了。 2、我的第二个问题是：”你是如何看待DeepSeek爆火的原因“？
问题: 以前我们使用idea工具直接创建javaEE项目，而idea在帮我们创建javaEE项目的时候就已经指定了项目运行所需要的tomcat，我们直接启动tomcat访问项目即可。...但是使用maven创建的war类型的项目，在创建的时候并没有指明项目运行所需要的tomcat，那么maven的war类型项目，在功能开发完成后如何启动运行呢? 2....war类型的项目在开发完成后，需要告诉maven去调用一个tomcat来运行我们当前的war项目，而maven的资源都是从本地仓库中加载或者从云仓库中下载，那么能不能我们自己在war类型项目中告诉maven...去下载一个tomcat，来运行我们的war项目呢？...配置项目的访问名称--> ② 通过maven启动当前war项目的tomcat容器，运行项目
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