init 接口会根据此值预分配 GPU 资源,建议结合实际使用控制此值,使用多少则设置多少。注意:此值的增加会降低单次 infer 的速度,建议优先考虑 batch inference 和 multi predictor。 PREDICTOR_KEY_GTURBO_FP16 :默认是 fp32 模式,置 true 可以开启 fp16 模式预测,预测速度会有所提升,但精度也会略微下降,权衡使用。
init 接口会根据此值预分配 GPU 资源,建议结合实际使用控制此值,使用多少则设置多少。注意:此值的增加会降低单次 infer 的速度,建议优先考虑 batch inference 和 multi predictor。 PREDICTOR_KEY_GTURBO_FP16 :默认是 fp32 模式,置 true 可以开启 fp16 模式预测,预测速度会有所提升,但精度也会略微下降,权衡使用。
这个参数指定一个作业最多有多少任务可以同时执行。必须大于0。默认为3。 这个并发度并不是实际的并发度,实际的并发度,会通过集群的节点数、负载情况,以及数据源的情况综合考虑。
产品限制 为保证服务稳定,单个区域的面积不得超过10平方千米。 实名认证 使用DMI API的用户需要实名认证,没有通过实名认证的可以前往 百度智能云官网控制台 中的安全认证下的实名认证中进行认证。 百度智能云提供 个人认证 、 企业认证 两种认证方式,您可以根据实际情况选择一种进行认证。 通信协议 支持HTTP和HTTPS两种调用方式。为了提升数据的安全性,建议通过HTTPS调用。
提示 :如果您为百度云老用户,正在使用其他非AI的服务,可以参考 百度云AKSK鉴权方式 发送请求,虽然 请求方式 和 鉴权方法 和本文所介绍的不同,但请求参数和返回结果一致。 人脸识别 接口描述 用于计算指定组内用户,与上传图像中人脸的相似度。识别前提为您已经创建了一个 人脸库 。 典型应用场景:如 人脸闸机 , 考勤签到 , 安防监控 等。
个kibana节点和3个专用master节点。
BLB转发请求的长度限制是多少?是否支持调整? 访问BLB请求的URI长度不能超过32 KB,请求header长度也不能超过32 KB,但是支持通过client_header_buffer_size和large_client_header_buffer参数进行自定义调整。 如果客户端的请求大小超限,可能会返回400或414状态码。
各类目标的样本数量各有多少? 防止标注数量不均衡。例如,某一批图片中,共有类型A 1万张,类型B 200张。但是从视觉的角度看,A不是特别难判定(例如上图中的香蕉、辣椒、火龙果)。这种情况下,将A和B各标注适量(例如都标注200张)即可,如果后续发现类型A检测效果不达预期,再对类型A进行标注补充即可。
主要说明了公共的运行参数,比如说是否使用GPU、每多少个epoch存储checkpoint等 optimizer_270e.yml 主要说明了学习率和优化器的配置。
我将设置参数“name”为“李四”,开始和结束日期分别为“2023-04-01”和“2023-09-30”。