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LiteOS轻量级AI推理框架LiteAI,从模型转换、优化及执行三个方面向开发者呈现如何在IoT设备上实现AI模型的推理全流程,并结合智能设备AI开发的案例,展示AI部署全过程。 l 针对IoT设备内存空间小的问题,LiteAI应用了模型量化技术,将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点,实现75%模型压缩;实现来自:百科
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隐私数据本地自闭环管理,所有数据采集、处理及存储都在本地节点闭环; · 数据清洗,机器学习,非隐私数据清洗汇总后,上传云端机器学习,持续优化本地智能算法; · 接口多样化,支持园区各类子系统/设备完成对接管理; · 摄像头管理、视频分析、入侵智能检测能力,除了满足园区安防需求,还能做到业·务联动及编排,多样化管理。来自:专题模型训练过程中需要大量已标注的数据,因此在模型训练之前需要进行数据标注作业。ModelArts为用户提供了标注数据的能力: 人工标注:对于不同类型(图片、音频、文本和视频)的数据,用户可以选择不同的标注类型。 智能标注:智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中来自:专题
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