一.Why 定制化模型 一般来说,各大云服务厂商只会提供一些最常见通用的AI服务,针对具体场景的AI应用则需要在云服务厂商提供的服务之上进行定制.例如,通常的图像识别只能做到分析照片的主题内容,而我的需求是给定指定场景的图片,能够分析出其中的各个物体,并指出他们是什么,以便我后期能够给出相似的图片内容实现猜你喜欢及拍照识图并进行相关物品的推荐等功能.因此,这里介绍一下百度AI平台的EasyDL定制化AI服务,主要会Focus在定制化图片识别这个方向. 对于EasyDL定制化图像识别,百度主要提供…

摘要:在做基于Ascend CL模型推理时,通常使用的有OpenCV.AIPP.DVPP这三种方式,或者是它们的混合方式,本文比较了这三种方式的特点,并以Resnet50的pytorch模型为例,结合训练营提供的sample,说明了分别是如何实现预处理的. 本文分享自华为云社区<[2023 · CANN训练营第一季]--模型推理时数据预处理方法及归一化参数计算>,作者: dayao. 前言: 对待推理图片执行模型推理前,需要对图片进行预处理,以满足模型的输入要求.我们可以通过阅读模型训练代码,…

AI应用开发实战 - 定制化视觉服务的使用 本篇教程的目标是学会使用定制化视觉服务,并能在UWP应用中集成定制化视觉服务模型. 前一篇:AI应用开发实战 - 手写识别应用入门 建议和反馈,请发送到 https://github.com/Microsoft/vs-tools-for-ai/issues 联系我们 OpenmindChina@microsoft.com 零.定制化视觉服务简介 有的时候,在构建应用的过程中,在缺少强大计算资源与高性能算法的情况下,我们不一定需要自己从零开始训练模型.我…

[目的]鱼类识别对渔业资源的开发利用有着重要的意义.针对海底环境恶劣.拍摄环境亮度低.场景模糊的实际情况导致海底观测视频品质差,视频中的鱼类识别难的问题以及现有鱼类识别方法存在的鱼类标注数据集过少导致训练的深度模型准确度不高的问题. [方法]本文提出了一种基于百度EasyDL定制化图像识别平台的海底鱼类识别方法.首先使用伽马校正法和暗通道先验算法对图片数据进行预处理,提高图片亮度和清晰度,接着利用百度EasyDL定制化图像识别平台构建初鱼类识别模型,再使用数据增强等方法对模型进行调优,提高模型识…

Java 8下PermGen及参数设置 在上一章节中,我们定制化使用了Java 8环境,使用我们的测试页面打印出了JVM基本参数,但如果我们自己观察,会发现在MXBeans中,没有出现PermGen的使用数据,初始大小等信息,即使我们已经设置了大小: 在Java 7及以前版本中,PermGen主要存放加载的类和元数据信息,如果设置过小,类加载失败,可能会出现OutOfMemory的经典错误,在Azure website里面的Java开发中,碰到的客户定制化设置的问题也会涉及到PermGen的大小…

定制化admin表单 通过使用admin.site.register(Question)注册Question模型,Django可以构造默认的表单.通常,可以通过对象的注册机制来告诉Django我们想要注册的选项,来定制化admin表单. 让我们通过重新排列表单的字段来看看它是如何工作的,打开polls/admin.py文件,使用如下代码替换admin.site.register(Question): from django.contrib import admin from .models im…

得知李航老师的<统计学习方法>出了第二版,我第一时间就买了.看了这本书的目录,非常高兴,好家伙,居然把主题模型都写了,还有pagerank.一路看到了马尔科夫蒙特卡罗方法和LDA主题模型这里,被打击到了,满满都是数学公式.LDA是目前为止我见过最复杂的模型了. 找了培训班的视频看,对LDA模型有了大致的认识.下面总结一点东西. 1.LDA与PLSA的联系 LDA模型和PLSA的联系非常紧密,都是概率模型(LSA是非概率模型),是利用概率生成模型对文本集合进行主题分析的无监督学习方法. 不同在于…

[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 0x00 摘要 0x01 简介 1.1 FAIR & FSDP 1.2 大规模训练计算能力需求 0x02 FSDP 如何工作 2.1 全参数分片 2.2 比对 2.3 梳理 2.3.1 思路 2.3.2 流程步骤 0x03 How to use FSDP 3.1 在语言模型中使用FSDP 3.2 在计算机视觉模型之中使用FSDP 3.3 在PyTorch Lightnin…

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x00 摘要 0x01 ZeRO-Offload 1.1 设计原则 1.2 ZeRO 0x02 卸载策略 2.1 数据流图 2.2 限制CPU计算 2.3 最小化计算量 2.4 最大化内存节约 2.5 唯一最优化策略 2.6 ZeRO-Offload Schedule 2.6.1 单机计划 2.6.2 多节点计划 0x03 FairScale Offload 使…

为什么要进行后端定制呢? 在实际开发过程中,项目中有些需求是不需要创建界面化接口的,需要我们定制化自己的业务逻辑,那么我们该如何处理这个需求呢?本文以图文并茂的形式,定制一个我们自己的业务逻辑接口. Strapi后端的每个部分都可以定制: Strapi服务器收到的请求 处理请求并触发控制器处理程序执行的路由 可以阻止访问路由的策略 中间件可以在向前移动之前控制请求流和请求 一旦到达路由就执行代码的控制器 用于构建控制器可重用的自定义逻辑的服务 模型是内容数据结构的表示 发送给应用程序的响应 详情…