运行AI大模型可以在Docker容器中运行吗？ 摘要 在AI技术飞速发展的今天，大模型成为了研究和开发的热点。而Docker作为一种轻量级的容器化技术，为AI模型的部署和运行提供了新的可能性。...本文将详细探讨AI大模型在Docker容器中运行的可行性、优势与挑战，并提供实际操作的步骤和示例。通过本文，无论是AI新手还是资深开发者，都能对在Docker中运行AI大模型有一个全面的了解。...容器中运行AI大模型时，性能优化是关键。...优势与挑战 优势：提高模型的可移植性和可复现性，简化部署流程，易于扩展和维护。 挑战：资源管理、性能优化、安全性问题等。 QA环节 Q：在Docker容器中运行AI大模型，是否会有性能损失？...A：理论上，Docker容器会引入极小的性能开销，但通过合理配置和优化，这种影响可以降到最低。 Q：我应该如何选择Docker容器的基础镜像？
使用GPU的浮点权重，以及CPU和Coral Edge TPU的8bit量化tflite版本。 首先，加载模型以及一张喜鹊图像。...只要我们的脚本没有深入到CPU体系结构中，就可以运行与i7 + CUDA GPU完全相同的脚本，也可以进行训练！Sam强烈希望NVIDIA应该使用TensorFlow预加载L4T。...下图我们可以对比Edge TPU有多小。...Penny for scale，来源：谷歌 Edge TPU就是所谓的“ASIC”（专用集成电路），这意味着它具有FET等小型电子部件，以及能够直接在硅层上烧制，这样它就可以加快在特定场景下的推力速度...我们看到Coral在性能/瓦特的对比中，差异如此大的原因，它是一堆电子设备，旨在完成所需的按位操作，基本上没有任何开销。 总结 为什么GPU没有8位模型？ GPU本质上被设计为细粒度并行浮点计算器。
作为Cloud TPU的补充，目前Edge TPU仅用于推理，专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。...TPU是专门设计的加速器芯片，用于在边缘运行TensorFlow Lite机器学习模型。...它能够在较小的物理和功耗范围内提供高性能，可在边缘部署高精度AI。Edge TPU可以在边缘部署高质量的机器学习推理。...Edge TPU性能虽然远不如一般 TPU，不过胜在功耗及体积大幅缩小，适合物联网设备采用。Edge TPU可以自己运行计算，而不需要与多台强大计算机相连，因此应用程序可以更快、更可靠地工作。...它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理AI工作。 尽管有消息说google禁止这款产品在中国大陆市场销售，不过我们还是会持续关注它的发展！
与此同时，自回归模型作为语言模型里面的杠把子，也引起了大家的关注，早期的Pixel-CNN也算是自回归图像生成的一种，然后过渡到自编码器+自回归，比如VQ-VAE+Pixel-CNN，然后是CVPR 2021...不过同期扩散模型的发展似乎更为火热一些，提出VQ-GAN的团队也在CVPR 2022提出了日后红极一时的Stable Diffusion系列，可以看作是结合VQ-GAN和扩散模型的工作（当然自回归Transformer...两三年时间，图像生成的扩散模型的研究也逐渐丰满，结合LLM的工作、快速采样生成图片的工作、结合ViT的工作（Diffusion Image Transformer，DiT）也慢慢浮出水面，大家的研究热点也慢慢的走向扩散模型在视频生成领域的应用...，虽然可以借鉴之前图像生成的一些经验，遇到的挑战也是更大的。...这个时候其实也是需要思考图像生成中，自回归模型的地位，毕竟之前也有很多优秀的工作，比如OpenAI的iGPT，Meta的MasktGIT。
谷歌在会上发布了两款AI硬件：售价仅千元搭载着TPU的开发板；可以为Linux机器学推理加速的计算棒。它俩取代软件成了本次发布会的主角。 ?...在移动设备运行AI模型越来越主流的今天，用于部署在边缘设备上的TensorFlow Lite终于迎来了1.0版。...Coral中的Edge-TPU尺寸大约只有一枚硬币的1/4，拥有1GB的LPDDR4内存和8GB的eMMC存储，安装Mendel版Linux或者Android，可以进行本地的离线运算。...Coral能够以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运行深度前馈神经网络，或者以每秒超过100帧的速度运行MobileNet V2这样的单一模型。 ?...同时，谷歌还发布了一款Coral USB加速器，体内同样包含一颗Edge TPU，可以在任何64位ARM或x86平台的Debian Linux上运行。 ?
使用Coral的USB Edge TPU加速器和Edge TPU编译器加速任何TensorFlow Lite模型的推断。...该边缘TPU与小尺寸发展，为移动和嵌入式设备“边缘” 在Google Cloud Next '18上存储TPUv1，TPUv2（上，中）。云TPU加快了TensorFlow模型的训练和推理。...第10部分—测试对象检测 接下来，验证可以在Raspberry Pi上运行对象检测模型（MobileNetV3-SSD）。...例如，要跟踪香蕉，可以运行： $ rpi-deep-pantilt track --label=banana 在Raspberry Pi 4（4 GB）上，以大约每秒8帧的速度对模型进行基准测试。...TPU实时跟踪对象 可以使用Coral的USB Accelerator加快模型推断的速度。
今日，谷歌宣布推出一种衍生自 EfficientNet 的图像分类模型 EfficientNet-EdgeTPU，通过定制化在谷歌 Edge TPU 实现最佳运行。...通过这种模型自定义，Edge TPU 能够提供实时的图像分类性能，同时实现只有在数据中心运行尺寸更大、计算量更重的模型上才能看到的准确率。...使用 AutoML 为 Edge TPU 定制化 EfficientNet EfficientNet 已被证明能够在图像分类任务中实现 SOTA 准确率，同时能够显著降低模型大小和计算复杂度。...此外，通过在周期准确的架构模拟器上运行模型，谷歌还创建和集成了一个「延迟预测器」模块，该模块在 Edge TPU 执行操作时能够估计模型延迟时间。...与其他图像分类模型（如 Inception-resnet-v2 和 Resnet50）相比，EfficientNet-EdgeTPU 模型不仅更精确，而且在 Edge TPU 上运行速度更快。
现在让我们将注意力转向Google Edge TPU。公司将优秀竞争对手的结果纳入其报告中是非常不寻常的。Edge TPU可以在分类任务中达到130 FPS，是Nano的两倍！...对于物体检测，Edge TPU也更快，但仅仅是48 FPS对39 FPS。几天前我拿到了一个Edge TPU板，我运行了随附的演示，得到的结果 - 75 FPS！...我们从中间看起，Coral Edge TPU开发板就是信用卡大小，可以用它作为参考来衡量尺寸。 ?...我找不到Edge TPU的数据，但从当前规格：5V和2-3A，我想它的功率和前者差不多。但是，Edge TPU板中的散热器要小得多，并且在对象检测演示期间不会一直运行。...谷歌提供了一些预先训练好的模型，您可以对模型进行微调，节省大量时间，但不幸的是，您只能选择很有限的几种计算机视觉模型。这就是为什么Nvidia的基准测试中Edge TPU存在如此多DNR的原因。
今天Lady我发现脸书上在传一篇评测报告： ? 可惜这篇文章不能看 点击阅读原文，我把链接放上，但我估计很多人都看不了。...注意一个大前提： Coral一直跑的是TensorFlow Lite，这是谷歌给EDGE TPU优化过的。 ?...新一代的AVX-512中才有了8-bit的点乘扩展的。 以及，不要让作者带歪了。4870HQ的主要算力在GPU上，这是一款APU！一款GPU很强的APU。...Nano没用FP16，也没用TensorRT，发挥不出自己的长处； 而EDGE TPU用的是谷歌的Runtime（你理解成tensorrt好了），还用了专门谷歌提供的INT8模型（肯定优化过）。...就比如我们也可以搞一个评测，弄个FP16的模型，然后Nano跑的如何如何，而Coral根本就运行不起来，精度为0
谷歌在3月份推出了Coral Dev Board，采用张量处理器（Edge TPU）AI加速器芯片，以及一个USB加密狗，旨在加速现有Raspberry Pi和Linux系统的机器学习推理。...今天，谷歌发布了一系列新的分类模型EfficientNet-EdgeTPU，经过优化，可以在Coral板的系统级模块上运行。...MNAS从候选模型列表中识别理想的模型体系结构，方法是结合增强学习来考虑硬件约束，然后在选择最佳模型之前执行各种模型并测量它们的实际性能。...团队使用延迟预测模块对其进行了补充，该模块在Edge TPU上执行时提供了算法延迟的估计。...，以更高的延迟为代价实现了更高的准确性，并且在Edge TPU上运行得更快。
此次ASUS发布的是基于Google®Coral Edge TPU处理器的全高半长PCIe Gen3 AI加速卡，可在边缘实现基于AI的实时决策过程。 ? ? ?...目前已经开始上市销售，在售产品型号为：CRL-G18U-P3DF。内置8个Google®Coral Edge TPU M.2模块，兼容PCI Express 3.0 x16扩展插槽。...ASUS加速卡支持TensorFlow Lite，无需从头开始构建模型。TensorFlow Lite模型可以编译为在Edge TPU上运行。...使用此PCIe卡中的8个Edge TPU，您可以通过几种方式将每秒的推理速度（32 TOPS）相乘，例如通过并行运行多个模型或在所有Edge TPU上流水线化一个模型。 ?...由两个显微镜和X-Y工作台所组成的图像攫取器，透过机器学习模型，它可以快速地在移动印刷电路板组件上做品检。
谷歌在会上发布了两款AI硬件：售价仅千元搭载着TPU的开发板；可以为Linux机器学习推理加速的计算棒。它俩取代软件成了本次发布会的主角。 ?...Coral中的Edge-TPU尺寸大约只有一枚硬币的1/4，拥有1GB的LPDDR4内存和8GB的eMMC存储，安装Mendel版Linux或者Android，可以进行本地的离线运算。 ?...Coral能够以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运行深度前馈神经网络，或者以每秒超过100帧的速度运行MobileNet V2这样的单一模型。 ?...同时，谷歌还发布了一款Coral USB加速器，体内同样包含一颗Edge TPU，可以在任何64位ARM或x86平台的Debian Linux上运行。 ?...经过TF Lite的优化后，设备在CPU上的性能达到原来的1.9倍，在Edge TPU上的性能最高提升了62倍。 ?
例如，我在某宝上浏览了几件黑色女式羽绒服，系统根据内容过滤算法直接提取 “黑色”、“羽绒服”、“女式” 等 item 特征，在这个应用场景下，item 具体为 “物品”。...通过对物品进行多次关联性分析，发现我多次在某宝中的点击之间的关联性，从而生成推荐结果，将“女式羽绒服” 推荐到我的某宝首页中。...同时，这种方法是可推广的，可以扩展到各种推荐系统应用场景中。FCF 的完整框架如图 1。在中央服务器上更新主模型 Y（item 因子矩阵），然后将其分发到各个客户端中。...平均而言，五个指标中任何一个指标的 diff% CF 和 FCF 小于 0.5%。标准差 std 也很小，表明多次运行后能够收敛到稳定和可接受的解决方案中。 ? 表 1....基于前面介绍的 FL-MV-DSSM 算法，通过将视图数 N 设置为 1，可以简单回归为 FL-DSSM 训练和预测算法。关于 FL-DSSM 的详细结构可见图 5(b)。
3、三个全新的硬件产品：Coral 提供完全本地的 AI 工具箱，Coral USB 加速器允许通过 USB2.0、3.0 接口轻松接入到任何 Linux 系统中。...TFF的目的是促进联合学习（Federated Learning，FL）的开放性研究和实验，确保研究人员可在多个端口上训练共享的全局模型，同时能够在本地存储训练数据。...三款全新硬件产品发布 Coral 的本质构建智能设备的平台， 硬件组件就是之前谷歌发布的 ASIC——Edge TPU，开发板是个完全集成的系统，它被设计成构建在载板上的系统模块（SoM）。...SoM 把强大的 NXP iMX8M SoC 与谷歌的 Edge TPU 协处理器（包括 Wi-Fi、蓝牙、RAM 和 eMMC 存储）融合在了一起。...Coral USB加速器包含Edge TPU、32位Arm Cortex-M0 +微处理器、16KB闪存和2KB RAM，可以在任何64位Arm或Debian Linux支持的x86平台上以USB 2.0
根据Norman Jouppi的说法， TPU ASIC安装在散热器组件中，该组件可以安装在数据中心机架内的硬盘驱动器插槽中。...实际上，不仅是 TPU 逻辑设计， Free TPU还包括支持所有 caffe 层的 EEP 加速框架，可以在任何 CPU 上运行（如 Zynq-7020 的 ARM A9 或 INTEL/AMD）。...google-coral-baseboard ❝https://github.com/antmicro/google-coral-baseboard NXP i.MX8X 和 Google 的 Edge...TPU ML 推理 ASIC（也可作为Coral Edge TPU 开发板的一部分）的基板的开放硬件设计文件。...PCB 项目文件是在 Altium Designer 14.1 中准备的。 该项目是一个硬件方案，谷歌Coral Edge TPU的硬件验证方案。
Auto ML在谷歌Edge TPU上实现自定义运行，运行速度比ResNet-50快10倍，延时由53ms缩短至5ms。...昨日，谷歌宣布推出EfficientNet-EdgeTPU，这是一个源自EfficientNets的图像分类模型系列，但是可以自定义在Google的 Edge TPU上运行，这是一种节能的硬件加速器，可供开发人员通过...Coral Dev Board和USB加速器运行。...用AutoML为Edge TPU构建定制化EfficientNets EfficientNets已被证明可以在图像分类任务中实现最先进的精度，同时可以显著降低模型的规模和计算复杂度。...我们还构建并集成了“延迟预测器”模块，该模块通过在周期精确的架构模拟器上运行模型，在边缘TPU上执行时提供模型延迟的估计。
无法访问外国网站的朋友，可以在公众号后台回复：google io 2019 ,可以从我的百度网盘下载本文所谈到的全部视频。但是请注意，视频无字幕，英文好的朋友可以试试，权当作听力练习。...，一个仅用纽扣电池供电的SparkFun edge开发板，可以用作热词唤醒，模型只有几十K。...最后，简要介绍了Google新推出的边缘计算设备，Coral Edge，一款采用Google TPU的人工智能装备，包括开发板和USB stick两种形态。...JavaScript应用程序中神奇的机器学习 本演讲介绍了TensorFlow.js，一个用于在浏览器和Node.js中训练和部署ML模型的库，用实例演示了如何将现有ML模型引入JS应用程序，以及使用自己的数据重新训练模型...在高级部分，以词汇嵌入为例，说明了在keras中如何自定义模型，此外还涵盖了TensorBoard、多GPU、TensorFlow Serving等主题。
近日，机器学习和数据科学咨询公司 Tryolabs 发布了一篇基准评测报告，测试比较了英伟达 Jetson Nano、谷歌 Coral 开发板（内置 Edge TPU）、英特尔神经计算棒这三款针对机器学习设计的边缘计算设备以及与不同的机器学习模型的组合...在我们寻找两者的最佳组合的旅程中，我们将比较多种当前最佳的边缘设备与不同的深度神经网络模型的组合。 新型边缘设备基准测试 我们探讨的是最具创新性的用例。...为了确定推理时间的下限，我们在一台英伟达 2080ti GPU 上运行了测试。但是，由于我们仅将其用作参考，所以我们只使用了未经优化的基本模型运行测试。...模型的 Edge TPU 引擎版本；至于英特尔神经计算棒，我们使用的是用 OpenVINO 工具包编译的 Resnet-50。...如果你想在上面运行非官方的模型，你必须将其转换到 TensorFlow Lite，然后再针对 Edge TPU 进行量化和编译。取决于模型的不同，这种转换有可能无法实现。
在 Pixel 4 Edge TPU 硬件加速器上，MobileNetEdgeTPU 模型在提高模型准确性的同时减少了运行时间和功耗，这个进展进一步突破了这一领域的极限。...用于 Edge TPUs 的 MobileNet Pixel 4 中的 Edge TPU 在结构上与 Coral 产品线中的 Edge TPU 相似，但经过定制后，可以满足 Pixel 4 中相机的关键功能的要求...与 EfficientNet-EdgeTPU 模型（针对 Coral 中的 Edge TPU 进行了优化）相比，这些模型在 Pixel 4 上的运行延迟要低得多（尽管会损失一部分准确率）。...与其它模型相比，MobileNetEdgeTPU 具有更高的准确率和更低的延迟。右图：每秒运行 30 帧（fps）的不同分类模型的在 Edge TPU 上的平均功率（瓦特）。...与基于 MobileNetV2 的检测模型相比，在 Edge TPU 上可比较的运行时上，MobileNetEdgeTPU 模型大大提高了在「COCO14 minival」数据集上的模型质量（通过平均精度均值
在 TF 2.0 和 TF.js 之外，现场还介绍了 TensorFlow 新网站，从网页中我们也可以看到谷歌将 TensorFlow 定位为端到端的开源机器学习平台，它添加了更多文档、示例和工具。...Coral 是一个构建智能设备的平台，它提供完全本地的 AI 工具箱，包括硬件组件、软件工具，以及帮助你创造、训练、运行神经网络的模块。...Coral 的首个硬件组件就是之前谷歌发布的 ASIC——Edge TPU，它能为低功率设备提供极高的机器学习推理性能。...SoM 把强大的 NXP iMX8M SoC 与谷歌的 Edge TPU 协处理器（包括 Wi-Fi、蓝牙、RAM 和 eMMC 存储）融合在了一起。...为了把 Edge TPU 加入到已有的设计中，Coral USB 加速器允许通过 USB2.0、3.0 接口轻松接入到任何 Linux 系统中，之后谷歌还会添加 PCIe 版本。
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