具体原理:针对目标芯片,对模型做深度优化压缩加速,加速后模型在推理速度、内存占用、体积大小等指标上表现更优。发布加速模型可能需要一段时间,同时会有微小的精度损失。发布完成后可通过性能报告对比具体加速效果。 使用流程 选择加速方式 结合选择的系统与芯片不同,分别为您提供不同的压缩方式。
预热原理为CDN模仿网民向源站请求资源。预热所产生的带宽不进行计费。 控制台操作步骤 登录 CDN管理控制台 ,在控制台左侧导航选择 刷新预热 ,在刷新预热页选择 预热 页签。 (可选)配置指定操作时间。 选择 不指定 ,提交URL后会直接开始预热。 选择 指定 ,则按照指定的时间进行预热。 输入需要预热的URL,点击 提交 。
离线NIR近红外活体检测 针对视频流/图片,利用近红外成像原理,实现夜间或无自然光条件下的活体判断。其成像特点(如屏幕无法成像,不同材质反射率不同等)可以实现高鲁棒性的活体判断。 离线Depth深度图像(3D结构光)活体检测 通过3D建模判断目标对象是否为活体,基于3D结构光成像原理,可强效防御图片、视频、屏幕、模具等攻击。
三步上传相关的接口包括: InitMultiUpload UploadPart CompleteMultiUpload ListParts AbortMultiUpload ListMultipartUploads 三步Copy:三步Copy和三步上传实现原理类似,将一个Object分块复制,最后再合并为一个完整的Object。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 大模型开发 / 技术交流 LLM 社区上线 开箱评测 2023.09.13 2929 看过 1、前言 我们先来看一下打造一个知识库问答应用的整体技术原理图: 通过上图我们可以知道,打造一个知识库问答应用,主要有两部分(虚线框中的):知识库的问答和文本的向量化;我们今天先介绍文本的向量化。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 使用langchain和文心API打造知识库问答-01文本向量化 大模型开发 / 技术交流 LLM 社区上线 开箱评测 2023.09.13 2930 看过 1、前言 我们先来看一下打造一个知识库问答应用的整体技术原理图: 通过上图我们可以知道,打造一个知识库问答应用,主要有两部分(虚线框中的):知识库的问答和文本的向量化;我们今天先介绍文本的向量化。
Java REST Client 本章节介绍Elasticsearch的Java Client的原理、版本兼容性以及使用示例,帮助您快速地使用Java客户端与Baidu Elasticsearch集群进行连接,完成查询分析等相关业务。
LORA原理介绍 LORA的论文写的比较难读懂,但是其原理其实并不复杂。简单理解一下,就是在模型的Linear层,的旁边,增加一个“旁支”,这个“旁支”的作用,就是代替原有的参数矩阵W进行训练。
总结: AI部分难度较大,需懂深度学习原理,会数据处理(跨模态数据融合),会训练模型;算力资源消耗大。 难点主要在于 数据工程 (数据采集、清洗、对齐)和 训练推理资源。 随着模型规模增大,效果提升逐渐饱和。
总结: AI部分难度较大,需懂深度学习原理,会数据处理(跨模态数据融合),会训练模型;算力资源消耗大。 难点主要在于 数据工程 (数据采集、清洗、对齐)和 训练推理资源。 随着模型规模增大,效果提升逐渐饱和。