物体检测服务器端SDK集成文档-Linux-C++ 简介 本文档介绍EasyEdge/EasyDL的Linux CPP SDK的使用方法。
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开发环境搭建 本demo使用QT设计开发UI交互,QT+VS环境搭建如下: 下载QT开发QT5.9 下载qt-vs-addin-1.2.5.exe, 该插件会将Qt开发工具集成到vs上; 进入vs工程,点击菜单栏 QT5 或 “Qt Vs Tools”,选择 Qt Options : 点击Add,添加本地Qt存放目录路径: 根据自己的QT目录情况,按照下图示例设置正确路径: 点击OK,Qt环境配置完毕
本文介绍了从创建 Notebook 任务到训练模型,再到保存模型、部署模型的全流程。 从【飞桨精选案例】创建项目 1、在 BML 左侧导航栏中点击『飞桨精选案例』,注意查看开发语言和AI框架版本,后面需要选择对应的训练环境。
C++开发示例 我们在写下边的示例代码时,为了简单清楚,便于理解,忽略了一些错误处理,用户基于以下示例开发的时候,可以自行补齐。 一些公共函数 首先我们这里定义一个 HttpRequest 结构,后续的 demo 中我们会使用到这个结构。
需求场景 大规模人工智能训练 高性能计算HPC 配置步骤 环境准备 安装GPU运行必备环境,包括GPU驱动等,可参考支持自动安装GPU环境的 创建GPU实例 或者 手动安装GPU驱动 。 安装OFED驱动。百度智能云提供的GPU镜像已包含OFED驱动,无需手动安装。如您使用其他镜像,则可以访问OFED 下载链接 下载系统环境对应的OFED版本,建议您下载LTS 5.4-3.1.0版本。
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运行SDK报错 Authorization failed 情况一:日志显示 Http perform failed: null respond 在新的硬件上首次运行,必须联网激活。 SDK 能够接受 HTTP_PROXY 的环境变量通过代理处理自己的网络请求。如 export HTTP_PROXY = http://192.168.1.100:8888 .
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使用NGC可以为开发人员简化建立、定制化和GPU优化的软件的集成等过程,加速整个开发的实现过程。 前提条件 用户需要注册NGC的账号: https://ngc.nvidia.com/signin 操作方法 创建一台GPU实例,操作方法请参考 创建GPU实例 。