加速芯片,包括: NVIDIA GPU / Jetson 系列 Baidu EdgeBoard FZ系列 比特大陆 Bitmain SC / SE 系列 华为 Atlas 系列 寒武纪 MLU 系列 其他EasyDL/EasyEdge/BML支持的AI芯片 完整列表可参考 这里 Release Note 注意:2.0.0之后,默认以系统服务形式安装iec,无法兼容1.x版本的iec 版本号 发布时间
2018-03-06 日期 2017-10-01,下周五,明天,后天上午,明年五月一号 2017-10-01 月 2017年11月,下个月,明年二月,上上个月 2017-11 年 2017年,去年,明年,前年,2018年 2017 地点 颐和园,中关村,海淀,北京,中国 颐和园 国家 中国 中国 省份 辽宁 辽宁省 城市 北京 北京市 区县 海淀 北京市海淀区 详细地址 北京市海淀区西北旺东路10号院百度科技园
EasyDL软硬一体方案集成在百度自研硬件EdgeBoard-FZ3B上离线计算,结合摄像头打造果蔬识别智能秤。
准备环境和资源 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Ollama。 安装 Ollama 在工具市场中选择Ollama模版,点击 部署工具 按钮;根据需要部署的模型参数量,选择使用卡数量,至少需要选择1张卡,点击 确定 等待工具启动。
图 3 —— communications bound process,计算过程、数据传输过程和网络通信过程分别以黄色、蓝色和绿色标出 请注意:我使用“芯片”这个词,因为这些概念适用于任何类型的芯片:CPU、GPU、定制芯片(如Google的TPU、AWS的Neuron Cores...)等。
基于大模型将种子数据从广度和深度两个维度进行数据扩展 通用 self_instruct 通过迭代的方式,基于一个有限的手动编写的种子数据集,利用大模型指导生成更广泛的数据集 通用 mathscale 基于种子数据,进行主题+知识点提取,然后形成知识图(主题-主题,主题-知识点,知识点-知识点),再根据知识图谱中的主题+知识点使用大模型生成数据 数学专用 资源准备 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
应用程序获取视频输入,调用预测库加载模型,调度模型,驱动加速模块进行计算,加速模型运行,获得运行结果。更多详情请参考 EdgeBoard解决方案简介 2.EdgeBoard的优势 良好兼容百度大脑丰富的预置模型,及定制化模型,支持主流深度学习框架转换。 高性能表现,计算性能实测高于终端CPU计算卡50倍。具备丰富的开发工具与接口,让开发简单轻便。
安装SDK工具包 环境准备 Java SDK工具包可在 jdk1.6、jdk1.7、jdk1.8环境下运行。 下载和安装 方式一:使用Maven安装 在 Maven 的 pom.xml 文件中添加 bce-java-sdk 的依赖: <dependency> <groupId>com.baidubce</groupId> <artifactId>bc
获取路由表详情 接口描述 本接口用于获取路由表详情。 请求结构 GET /v1/route/detail/{tableId} HTTP/1.1 Host: bec.baidubce.com Authorization: authorization string 请求头域 除公共头域外,无其它特殊头域。 请求参数 参数名称 类型 是否必需 参数位置 描述 tableId String 是 URL参数
批量创建负载均衡 接口描述 本接口用于批量创建负载均衡。 请求结构 POST /v1/blb/batch/create HTTP/1.1 Host: bec.baidubce.com Content-Type: application/json; charset=utf-8 Authorization: authorization string 请求头域 除公共头域外,无其它特殊头域。 请求参数