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單擊右側(cè)“用戶名稱”下拉并單擊“設(shè)置”。 圖3 設(shè)置 單擊左側(cè)“模型供應(yīng)商”，在Ollama下單擊“添加模型”。 圖4 添加模型 模型類型選擇“Text Embedding”，模型名稱填寫“bge-m3”，基礎(chǔ)URL填寫快速部署步驟10中獲取的公網(wǎng)IP地址，端口號11434，單擊右下角“保存”。
已下載至本地的 LLM 模型本地存儲路徑（請使用絕對路徑）寫在MODEL_PATH對應(yīng)模型位置 D:\ChatGLM2-6B\THUDM\chatglm2-6b 已下載至本地的 Embedding 模型本地存儲路徑寫在MODEL_PATH對應(yīng)模型位置 D:\Langc
引言 隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展，將深度學(xué)習(xí)模型部署到嵌入式設(shè)備上變得越來越重要。這不僅可以實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理，還能大幅降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和成本。本文將介紹如何使用Python將深度學(xué)習(xí)模型部署到嵌入式設(shè)備上，并提供詳細(xì)的代碼示例。 所需工具 Python 3.x
節(jié)點重部署檢測 客戶已執(zhí)行重部署操作后，登錄重部署節(jié)點檢測資源是否重部署成功。 NPU健康狀態(tài)檢查 8個NPU模組（兩個device & mcu）的健康狀態(tài)是否OK(執(zhí)行結(jié)果都是3) 執(zhí)行命令npu-smi info，回顯信息如下： device_id=0 3 device_id=1
安裝/卸載Docker 普通用戶部署安裝/卸載Docker服務(wù)報錯 安裝/卸載Docker服務(wù)時日志報錯但部署成功 執(zhí)行“安裝/卸載Docker”步驟，關(guān)于部署應(yīng)用中斷問題 執(zhí)行“安裝/卸載Docker”步驟，關(guān)于權(quán)限不夠問題 執(zhí)行“安裝/卸載Docker”步驟，關(guān)于參數(shù)含反斜杠“\”（特例）問題
分層、模型、表名稱，可以導(dǎo)入已有表的字段作為新字段。 在“映射配置”頁簽，單擊“新建映射”，創(chuàng)建維度的映射（映射是指維度與物理模型源表的映射）。需配置如下參數(shù)： 圖3 映射配置 表4 映射參數(shù) 參數(shù)名稱 說明 *映射名稱 只能包含中文、英文字母、數(shù)字和下劃線。 *來源模型 在下拉
Studio（MaaS）部署的模型服務(wù) 在ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺部署成功的模型服務(wù)支持在其他業(yè)務(wù)環(huán)境中調(diào)用。本文介紹如何調(diào)用部署的模型服務(wù)。 操作場景 在企業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)過程中，開發(fā)人員通常需要將訓(xùn)練好的模型部署到實際業(yè)務(wù)環(huán)境中。然而，傳統(tǒng)方法需要手動配置環(huán)境、處理依
理應(yīng)用，都能快速實現(xiàn)功能對接。部署流程選擇部署環(huán)境：本地部署：用戶可以在本地服務(wù)器上部署模型，適合對數(shù)據(jù)安全性和隱私性要求較高的場景。云端部署：支持主流云平臺（如阿里云、AWS、Azure等），用戶可以根據(jù)需求選擇合適的云資源。配置模型參數(shù)：選擇模型版本：用戶可以根據(jù)需求選擇De
為用戶提供使用ollama來部署DeepSeek量化系列模型的詳細(xì)步驟，幫助客戶快速部署。 方案架構(gòu) 圖1 基于ollama部署DeepSeek量化模型示意圖（Linux） 方案優(yōu)勢 使用ollama從0開始部署DeepSeek蒸餾模型，深刻理解模型運行依賴，使用少量的資源，快速
TensorRT C# API 項目介紹：基于C#與TensorRT部署深度學(xué)習(xí)模型 1. 項目介紹 NVIDIA® TensorRT™ 是一款用于高性能深度學(xué)習(xí)推理的 SDK，包括深度學(xué)習(xí)推理優(yōu)化器和運行時，可為推理應(yīng)用程序提供低延遲和高吞吐量。基于 NVIDIA TensorRT
ModelArts平臺是否支持多模型導(dǎo)入？ ModelArts平臺從對象存儲服務(wù)（OBS）中導(dǎo)入模型包適用于單模型場景。 如果有多模型復(fù)合場景，推薦使用自定義鏡像方式，通過從容器鏡像（SWR）中選擇元模型的方式創(chuàng)建模型部署服務(wù)。 制作自定義鏡像請參考從0-1制作自定義鏡像并創(chuàng)建AI應(yīng)用。
通過使用ModelArts預(yù)置算法，一鍵訓(xùn)練和部署口罩識別AI模型，高效完成AI模型開發(fā)。
一個很重要的方法是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的工作流通常分兩個階段。第一個階段是模型訓(xùn)練階段。首先我們要構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)模型，然后拿一堆的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這個模型。直到它的各項指標(biāo)符合我們的預(yù)期，就可以停止訓(xùn)練了。第二個階段就是推理階段。在這個階段，我們就可以使用這個訓(xùn)練好的模型進(jìn)行實時的推理運算
登錄Dify平臺，單擊右側(cè)“用戶名稱”下拉并單擊“設(shè)置”。 圖2 設(shè)置 單擊左側(cè)“模型供應(yīng)商”，在Ollama下單擊“添加模型”。 圖3 添加模型 模型名稱填寫3.2快速部署步驟3中實際部署的模型對應(yīng)到Ollama平臺的名稱，如“qwen3:8b-fp16”，基礎(chǔ)URL填寫步驟1中
ModelArts模型部署不能支持華為昇騰嗎？ 我看大模型介紹里面只寫了GPU
對象模型 本節(jié)介紹特殊流控的對象模型，如下表所示： “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對于“操作類型”為“
對象模型 本節(jié)介紹特殊流控的對象模型，如下表所示： “操作類型”用于描述字段的屬性，表示對應(yīng)字段的值可進(jìn)行的操作：C：創(chuàng)建；U：更新；R：讀取。 “是否必選”列表示對于“操作類型”為“
ModelArts導(dǎo)入模型時，如何編寫模型配置文件中的安裝包依賴參數(shù)？ 問題描述 從OBS中或者從容器鏡像中導(dǎo)入模型時，開發(fā)者需要編寫模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型計算框架、模型精度、推理代碼依賴包以及模型對外API接口。配置文件為JSON格式。配置文件中的“depen
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多層感知機(jī)只是簡單的深度網(wǎng)絡(luò)，在它的基礎(chǔ)上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了起來，成為了最廣為人知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)家族，其特有的卷積層允許許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像的不同空間位置重復(fù)使用參數(shù)。作為一種對圖像數(shù)據(jù)非常有用的歸納偏差，能夠幫助更加有效地學(xué)習(xí)一些好特征以應(yīng)用層面來分，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)派
在深度學(xué)習(xí)中，深度學(xué)習(xí)模型有兩個主要的操作，也就是前向傳遞和后向傳遞。前向傳遞將輸入數(shù)據(jù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后生成輸出；后向傳遞根據(jù)前向傳遞得到的誤差來更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。在矩陣中，我們知道計算矩陣就是第一個數(shù)組的行與第二個數(shù)組的列元素分別相乘。因此，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們可以將第一個矩陣視
