AI系统模型压缩的相关内容

阿里云文档 2025-01-07

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....

文章 2024-12-08 来自：开发者社区

【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。...

阿里云文档 2024-10-24

如何使用AI内置模型实现推理

本文介绍如何在AnalyticDB PostgreSQL 7.0版中使用预训练的深度学习模型进行推理。

阿里云文档 2024-10-08

管理AI推理模型

在Elasticsearch（简称ES）实例中使用AI推理模型之前，您需要开通AI搜索开放平台，并创建AI模型。您可以参考本文进行操作。

阿里云文档 2024-08-13

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。

阿里云文档 2024-07-29

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...

文章 2024-05-26 来自：开发者社区

构建高效AI系统：深度学习模型压缩技术

随着人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，大型神经网络模型变得越来越复杂，对存储和计算资源的需求也越来越高。然而，在许多实际应用中，如移动设备或嵌入式系统，资源的有限性成为了部署这些高性能模型的主要障碍。因此，如何有效地压缩深度学习模型，使...

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更新时间 2024-12-12 15:13:03

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