通用小型设备部署价格说明 每个模型发布通用小型设备SDK后需通过序列号激活使用,每发布一个模型即可申请2个测试序列号供3个月内免费试用。 目前已支持在 控制台 在线按设备购买授权或按产品线购买。
PaddlePaddle模型部署 PaddlePaddle模型部署 说明 模型导出 模型部署 基于EdgeBoard1.8.0模型部署 上传模型 修改模型配置文件 修改系统配置文件 执行程序 基于EdgeBoard1.5.1模型部署 说明 EdgeBoard预置PaddleLite预测框架,支持PaddlePaddle训练的模型,模型训练完成后需要进一步导出适合端部署的inference模型格式,
如何进行网站独立部署? 独立部署操作步骤 1. 进入 百度智能云BCC产品 购买页面 BCC最低配置即可满足独立部署需求,您可以根据实际情况提高配置,主要提升CPU与内存配置,硬盘要求空间不大。 2.
部署模型SDK至Jetson Xavier 1、概述 本文将参考前述的两篇文档来介绍如何将模型部署至Jetson设备: 参考 使用EasyEdge模型转换获取边缘模型 ,获取Jetson模型。 参考 可执行脚本类型进程应用 ,通过可执行脚本程序包+模型SDK方式完成模型SDK的边缘部署。
链码开发及部署 IDE环境准备 本文采用Go语言开发Fabric链码,Golang IDE请读者自行准备。 链码实现 编写链码的Golang基础语法请读者自行阅读或参考完整源码,这里主要介绍便签板合约的主要实现。
快速部署JuypterLab 准备资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署JuypterLab开发机。 AI计算资源 部署JupyterLab 在 工具市场>工具模版 选择JuypterLab模版,点击 部署工具 按钮快速部署工具。 根据模型开发调试需求,选择使用卡数量,至少需要选择1张卡,点击 确定 启动工具。
安装与部署 安装与部署 该文档主要介绍了部署 PALO 所需软硬件环境、建议的部署方式、集群扩容缩容,以及集群搭建到运行过程中的常见问题。 在阅读本文档前,请先根据编译文档编译 PALO。
部署时长取决于您目标区块链网络的出块时长,当部署完成后,在console面板中可以看到交易的信息。如下图: 这里是详细的合约部署交易信息。 我们保留当前的窗口不要关闭,有几处重要的数据需要摘出来。
虚机实例调整部署集 接口描述 本接口用于BEC虚机实例调整部署集。
基于GPU实例部署NGC环境 背景介绍 NGC,Nvidia GPU Cloud是由NVIDIA和第三方ISV提供的GPU优化过的软件仓库,主要用于AI,HPC及虚拟化等领域。其中提供了众多容器(containers)、预训练的模型(pre-trained models)、用于Kubernetes部署的Helm charts、以及带有软件开发工具包(SDK)的行业特定AI工具包等。