深度学习推理部署github 更多内容
  • 学习空间

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  • ModelArts

    口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测) 部署在线服务 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 在ModelArts Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类

    Studio左侧导航栏中,选择“模型部署”进入服务列表。 单击“部署模型服务”进入部署页面,完成创建配置。 图4 资源设置 表4 部署模型服务 参数 说明 取值样例 服务设置 服务名称 自定义模型服务的名称。 参见表5 描述 部署模型服务的简介。 - 模型设置 部署模型 单击“选择模型”,从“我的模型”列表中选择需要部署的模型。

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  • 购买盘古大模型套件

    新建工单 获取购买权限后,您可在购买页面选择合适的模型和推理资产,购买盘古大模型套件。 图3 购买盘古大模型套件 对于前期邀测用户,如果未购买模型推理资产,仍可以使用公共资源池部署模型;对于购买推理资产的邀测用户,仅可以使用专属资源池部署模型。 对于新购买平台的用户,仅可购买并使用专属资源池。

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  • 云端推理

    json”文件,将红框内名字改成实际推理文件文字,如图2所示。 图2 修改metadata.json 在Webide编辑界面左侧代码目录空白区域右键单击鼠标,选择“NAIE Package”。 返回模型管理界面,单击模型包所在行,对应“操作”列图标,弹出“发布推理服务”对话框。 请根据实际

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  • 推理服务

    推理服务 云端推理框架提供模型云端运行框架环境,用户可以在线验证模型推理效果,无须从零准备计算资源、搭建推理框架,只需将模型包加载到云端推理框架,一键发布成云端Web Service推理服务,帮助用户高效低成本完成模型验证。 其中,“推理服务”主界面默认展示所有推理服务,用户可查

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  • 模型推理

    模型推理 将数据输入模型进行推理推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 模型推理

    模型推理 模型初始化成功后,调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据,并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 基本概念

    75个英文单词,1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 自动学习/Workflow计费项

    。可在项目创建成功后,进入自动学习详情页,然后单击右上角“配置”,在“Workflow配置 > 资源配置”中,选择使用专属资源池。 存储费用:自动学习作业的数据通过 对象存储服务 (OBS)上传或导出,存储计费按照OBS的计费规则。 综上,运行自动学习作业的费用 = 标准存储费用 示

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  • 车牌识别技能

    摄像头名称。摄像头名称与设备的rtsp流配置的名称对应。可配置多个名称,表示多个摄像头采用同样的配置。 技能结果上传接口 请求消息 推理结果将以HTTPS POST请求方法推送到应用系统server的指定URL地址。 POST {sendUrl} 其中sendUrl在技能运行时配置中设置。 请求消息头

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  • 什么是图像识别

    Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系统,提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力帮

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  • 计费项

    计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 AI应用计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项

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  • Lite Server使用流程

    用户以root账号自主安装部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力,为用户打造专属的云上物理 服务器 环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息,即可迅速创建弹性 裸金属服务器 ,获取所需的云上物理资源,充分满足算法工程师在日常训练和推理工作中的需求。 本文旨在帮助您了解Lite

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  • 使用AI Gallery在线推理服务部署模型

    详情页。 在模型详情页,选择“部署 > 推理服务”进入部署推理服务页面。 在部署推理服务页面完成参数配置。 表1 部署推理服务 参数 子参数 说明 推理服务设置 服务名称 必填项,自定义一个在线推理服务的名称。 支持1~30个字符。 描述 输入在线服务的描述信息。 支持0~100

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  • 环境准备

    测,最终生成适配昇腾的推理应用。 当前支持以下两种迁移环境搭建方式: ModelArts Standard:在Notebook中,使用预置镜像进行。 ModelArts Lite DevServer:在裸金属服务器中 ,自助配置好存储、安装固件、驱动、配置网络等。 ModelArts

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  • 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab

    Files按钮,打开文件上传窗口,选择左侧的进入GitHub开源仓库Clone界面。 图1 上传文件图标 图2 进入GitHub开源仓库Clone界面 输入有效的GitHub开源仓库地址后会展示该仓库下的文件及文件夹,说明用户输入了有效的仓库地址,同时给出该仓库下所有的分支供选择,选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。

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  • (停止维护)Kubernetes 1.13版本说明

    CCE集群支持创建裸金属节点(容器隧道网络) 支持AI加速型节点(搭载海思Ascend 310 AI处理器),适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略 支持集群下的节点跨子网(容器隧道网络)

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