模型部署
您可以将AI搜索开放平台中的模型独立部署，提供更高并发、更低延迟的推理服务。计费规则计费公式为：CU单价*机型消耗的CU数量*购买机器个数例如某用户购买2台gpu.a10.24g.x1部署模型服务，计费=1.07*11.01*2=23.56元/小时。机型CU单价单台机器消耗CU数量gpu.v100....
【AI系统】模型转换流程
用户在使用 AI 框架时，可能会遇到训练环境和部署环境不匹配的情况，比如用户用 Caffe 训练好了一个图像识别的模型，但是生产环境是使用 TensorFlow 做预测。 因此就需要将使用不同训练框架训练出来的模型相互联系起来，使用户可以进行快速的转换。模型转换主要有直接转换和规范式转换两种方式，本文将详细介绍这两种转换方式的流程以及相关的技术细节。 模型转换设计思路 直接转换是将网络模型从 A....
【AI系统】模型转换基本介绍
模型转换的主要任务是实现模型在不同框架之间的流转。随着深度学习技术的发展，训练框架和推理框架的功能逐渐分化。训练框架通常侧重于易用性和研究人员的算法设计，提供了分布式训练、自动求导、混合精度等功能，旨在让研究人员能够更快地生成高性能模型。 而推理框架则更专注于针对特定硬件平台的极致优化和加速，以实现模型在生产环境中的快速执行。由于训练框架和推理框架的职能和侧重点不同，且各个框架内部的模型表示方式....
【AI系统】模型剪枝
本文将介绍模型剪枝的概念、方法和流程，这是一种通过移除神经网络中的冗余或不重要参数来减小模型规模和提高效率的模型压缩技术。 剪枝不仅可以减少模型的存储和计算需求，还能在保持模型性能的同时提高模型的泛化能力。我们将探讨剪枝的定义、分类、不同阶段的剪枝流程，以及多种剪枝算法，包括基于参数重要性的方法、结构化剪枝、动态剪枝和基于优化算法的全局剪枝策略。 模型剪枝概述 为了从海量的数据中学到更多“知识”....
【AI系统】模型压缩基本介绍
随着神经网络模型的复杂性和规模不断增加，模型对存储空间和计算资源的需求越来越多，使得部署和运行成本显著上升。模型压缩的目标是通过减少模型的存储空间、减少计算量或提高模型的计算效率，从而在保持模型性能的同时，降低模型部署的成本。模型压缩的目标可以概括为以下几点： 减少模型显存占用：通过压缩模型参数或使用更高效的表示方式，可以显著减少模型所需的存储空间，从而降低模型在部署和执行过程中的存储成本。...
【AI系统】轻量级CNN模型综述
神经网络模型被广泛的应用于工业领域，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间以及算力的限制，大而复杂的神经网络模型是难以被应用的。首先由于模型过于庞大，计算参数多(如下图所示)，面临内存不足的问题。其次某些场景要求低延迟，或者响应要快。所以，研究小而高效的 CNN 模型至关重要。 本文将介文绍一些常见的...
【AI系统】模型演进与经典架构
了解 AI 计算模式对 AI 芯片设计和优化方向至关重要。本节将会通过模型结构、压缩、轻量化和分布式几个内容，来深入了解 AI 算法的发展现状，引发关于 AI 计算模式的思考，重点围绕经典网络模型和模型量化压缩两方面进行展开。 经典模型结构设计与演进 神经网络的基本概念 神经网络是 AI 算法基础的计算模型，灵感来源于人类大脑的神经系统结构...
在ACK中快速体验大语言模型
部署模型时，您可以根据自身需求选择模型来源以及部署模型的平台。本文以Qwen1.5-4B-Chat模型、GPU类型为T4卡为例，演示如何在ACK中快速部署ModelScope模型、HuggingFace模型及本地模型。
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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