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大模型部署成本高,行业定制复杂 大模型的训练和推理需要大量的计算资源,且需要专业的运维团队进行管理,不同行业对模型的需求差异大,需要针对特定行业进行模型微调,开发一个智能化应用门槛还是较高的。 缺少快速定制助手的工具开发平台 目前市场上虽然有一些单一环节的低代码开发工具,但缺乏全流程、低门槛的定制化来自:百科来自:百科
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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比特浮点量化到来自:百科Serverless架构与传统云计算有什么区别? Serverless计算允许开发者专注于编写和部署代码,而无需管理服务器,自动按需扩展资源。 Serverless架构相比传统云计算,是在底层计算资源的基础上更高阶的抽象和使用,并允许开发者专注于编写和部署代码,而无需管理服务器,自动按需扩展资源。传统云计算对底层计算资源进行编排,但仍需客户运维。来自:专题
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