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计算机视觉笔记二十四:YOLOP 训练+测试+模型评估
通过正点原子的ATK-3568了解到了YOLOP,这里记录下训练及测试及在onnxruntime部署的过程。 步骤:训练->测试->转成onnx->onnxruntime部署测试 一、前言 YOLOP是华中科技大学研究团队在2021年开源的研究成果,其将目标检测/可行驶区域分割和车道线检测三大视觉任务同时放在一起处理,并且在Jetson TX2开发板子上能够达到23FPS...
【AI大模型】Transformers大模型库(十二):Evaluate模型评估
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 Transformers 提供了数以千计的预训练模型,支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。 Transformers...
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。
模型介绍什么是AI试衣模型服务
模型简介AI试衣(OutfitAnyone)是通义实验室自主研发的虚拟试衣模型服务产品。用户无需亲临实体店或经历繁琐的试穿过程,仅需上传服装平铺图以及正面全身人像照,便能生成高质量试衣效果,精准展现衣物穿着后的实际观感。产品的核心优势在于通用性与灵活性,支持生成不同身材比例不同pose下的试衣效果图...
应用工程化架构问题之AI计算机中的大模型评估体系发生变化如何解决
问题一:AI计算机中的大模型评估体系可能会有何变化? AI计算机中的大模型评估体系可能会有何变化? 参考回答: 在AI计算机中,以规划决策专精的Agent大模型可能会以规划决策能力的评估(Benchmark)取代传统以核心数、频率GHz为标准的计算单元评估体系。 关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyu...
AI模型评估的指标
# 模型评估的指标模型是在大量的数据集上训练而来的,无论一个模型是从零训练的还是基于某一个模型,通过微调方法得到的,靠人工评价模型的效果都是异常困难的。那么要想客观的、自动化的评价一个LLM模型,就需要能够选择正确评估模型效果的指标或者基准测试,来客观和自动化的完成评价,从而正确的反馈模型的效果。## 常用指标在测试AI系统中的模型训练和评估阶段,需要使用准备好的数据集对AI模型进行训练和评估。....
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人工智能平台PAI
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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