注意事项 本文API一般需要与推理服务相关API配合调用,使用方法可以参考 系统记忆机制实践教程 。 本文API支持通过Python SDK、Go SDK、Java SDK 和 Node.js SDK调用,调用流程请参考 SDK安装及使用流程 。
全部客户案例 - 乐往科技 乐往科技 乐往科技是一家主要从事听障人科技产品研发和服务的社会企业,致力于方便广大听障群体的学习生活,极大地满足了全国2800多万听障群体的沟通交流需求。
视频教程请参见: OCR 私有化部署操作教程 方案优势 纯离线: 满足无网、弱网、专网等多种网络需求,满足内部数据与公网隔离的私密性需求 纯软件: 不与硬件进行捆绑,价格优惠,无需硬件入场审批,充分利用现有机器资源,且可以快速测试、快速交付 能力全面: 70+ 款标准能力及 2 款自定义/自训练平台的均可支持私有化部署,满足不同业务场景的文档、卡证、票据识别需求 识别效果领先: 基于业界领先的深度学习技术
相比于显存隔离,显存共享场景下,即使给服务指定了显存大小限制,服务还是可以调用大于分配的显存资源,从而可能出现抢占其他服务资源的情况。 2 依赖条件 先完成 NVIDIA GPU资源监控 。 NVIDIA CUDA版本:使用11.4版本cuda及配套驱动,可在 官网下载 。
五分钟快速上手 在本教程文档中,我们将为大家介绍使用Palo UI快速体验和使用Palo查询的操作过程。 公有云用户,请先参阅 创建集群 文档创建一个 Palo 集群。 开源用户,需要在 fe.conf 中配置 enable_http_server_v2=true 后,重启 FE 节点。 Palo UI是Palo为大家提供的可以快速执行查询请求和进行一些管理操作的Web UI环境。
前提条件 有一个可用的测试边缘节点设备,本案例使用一个2核8G的 BCC云服务器 作为测试设备。 按照 快速入门 教程,将测试边缘节点连接云端。 该模型是CPU模型,如果运行中报Docker Runtime错误,可以查看边缘节点Docker Runtime,如果是 nvidia ,尝试修改为 runc 试一下。
2、在使用过程中人脸识别准确率可达99%以上,平均每2秒可完成一次会员身份及权益的验证,大大提升了运营效率,部分健身俱乐部直接减少了前台服务人员。同时会员也得到了良好的健身体验,增加了会员粘性。 案例故事 核心诉求 随着人们对健康的重视以及消费观念的改变,请私教教练的健身方式越来越受欢迎。
前提条件 有一个可用的测试边缘节点设备,本案例使用一个2核8G的 BCC云服务器 作为测试设备。 按照 快速入门 教程,将测试边缘节点连接云端。 该模型是CPU模型,边缘节点Docker Runtime不能使用 nvidia ,必须使用 runc 。 该模型使用的tensorflow版本依赖avx指令, 无该指令的盒子将无法运行该模型 ,建议更换模型或采用更高规格的边缘盒子。
如果您对于使用API调用的方式很陌生,您可以参见: 文字识别API在线调用教程 】 调用方式一 请求URL数据格式 向API服务地址使用POST发送请求,必须在URL中带上参数: access_token: 必须参数,参考“ Access Token获取 ”。 注意: access_token 的有效期为30天,需要每30天进行定期更换; POST中参数按照API接口说明调用即可。
视频教程请参见 驾驶证识别API调用教程(视频版) 在线调试 您可以在 示例代码中心 中调试该接口 ,可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。