次预测耗时参考 根据具体设备、线程数不同,数据可能有波动,请以实测为准 在 算法性能及适配硬件 查看评测信息表 激活&使用步骤 离线SDK的激活与使用分以下三步: ① 下载SDK后,在 控制台 获取序列号 ② 本地运行SDK,并完成首次联网激活 通过左侧导航栏查看不同操作系统SDK的开发文档
如果需要多线程预测,可以每个线程启动一个Progam实例,进行预测。 demo.py文件中有相关示例代码。 注意: 对于CPU预测,SDK内部是可以使用多线程,最大化硬件利用率。参考init的thread_num参数。
基于控制台界面制作镜像制作镜像 登录百舸AI计算平台,进入开发机列表页面 选择相应的开发机实例,点击【制作镜像】 选择需要保存的ccr镜像仓库,如列表无内容,需要先创建ccr镜像仓库,并创建用户名密码 填写相关参数,保存镜像到CCR镜像仓库,等待镜像制作完成 镜像制作完成后,可点击开发机实例,进入详情,查看和管理镜像列表,此处仅为列表信息,镜像实际保存在ccr仓库中 在开发机内制作镜像 使用预置镜像创建的开发机
SDK同时支持按实例数鉴权方式,即周期性联网激活,离线后会释放所占用设备实例。按实例数鉴权的启用参考本节2.2.3说明 2.2.1 填写序列号 打开Android Studio的项目,修改MainActivity类的开头SERIAL_NUM字段。
SDK同时支持按实例数鉴权方式,即周期性联网激活,离线后会释放所占用设备实例。按实例数鉴权的启用参考本节2.2.3说明 2.2.1 填写序列号 打开Android Studio的项目,修改MainActivity类的开头SERIAL_NUM字段。
EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。
开发库 模型 千帆ModelBuilder提供了与OpenAI兼容的使用方式,用户只需调整api_key、base_url、model等参数,就可以通过OpenAI SDK调用千帆ModelBuilder推理服务。 base_url说明 base_url指模型服务的请求地址。通过该地址,可以请求服务提供的功能或数据。
了解到飞桨EasyDL提供了零门槛的AI开发功能,不需要了解算法基础即可快速完成模型训练,该工厂通过EasyDL平台提供的物体检测任务类型经过以下步骤的快速训练,获得了高精度的生产工件划痕质检AI模型并投入实际业务应用中,基于该智能质检方案,企业每年投入的质检人力降低60%,质检效率及准确率大幅提升。
解决思路 由于客户自身AI开发能力单薄,通用的检测模型也无法满足客户需求,在结合自身业务情况与预算的情况下,经过技术调研,客户最终选择使用EasyDL图像分割任务自研模型,并集成到自身检测分拣设备中。 提示:由于筷子表面缺陷特征较小且形状各异,为了获得更精度的模型,推荐使用图像分割-语义分割,达到像素级的检测。
2.1 离线鉴权(默认鉴权模式) 首次联网激活,后续离线使用 2.2 按实例数鉴权 周期性联网激活,离线后会释放所占用鉴权,启动时请确保心跳间隔小于等于生成序列号时填写的定期确认时间 基于源码集成时,若需要按实例数鉴权,需要通过代码指定使用按实例数鉴权 C++ 复制 1 global_controller ( ) -> set_config ( easyedge :: params :: CONTROLLER_KEY_AUTH_MODE