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来自:百科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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工程、模型训练、模型评估和模型部署,从而提高开发效率。 该平台能够提供一站式的数据处理和开发服务,包括数据集成、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型部署,从而提高开发效率。 AI开发平台 快速模型部署与服务 该平台支持一键部署模型,能够提高模型部署效率,实现模型到业务的无缝衔接,缩短模型开发周期。来自:专题握八大热门AI领域的模型开发能力。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、熟练使用华为云ModelArts一站式AI开发平台; 2、系统、完整地了解多项AI领域的基础知识; 3、学习多项AI领域的经典算法; 4、掌握一定的模型调优能力,能自己动手优化模型; 课程大纲 第1章 图像分类来自:百科
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Gallery中,共享给其他用户使用。 资产集市 > 模型:共享了ModelArts模型和 HiLens 技能。 AI Gallery的模型模块包括ModelArts模型和HiLens技能,支持发布和订阅共享的模型。在AI Gallery的“模型”中,可以查找您想要的ModelArts模型或HiLens技能,订阅来自:专题
需要统一通过流程编排器进行调用。 3、数据流进行神经网络推理时,需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加载好的模型和输入的数据流完成神经网络的前向计算。 4、在模型推理引擎输出结果后,后处理引擎再对模型推理引擎输出的数据进行后续处理,如 图像识别 的加框和加标识等处理操作。 计算来自:百科