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者目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類，前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
表的狀態(tài)顯示為“就緒”時(shí)表示模型可以使用。 步驟三：使用訂閱模型部署在線服務(wù) 模型訂閱成功后，可將此模型部署為在線服務(wù) 在展開的版本列表中，單擊“部署 > 在線服務(wù)”跳轉(zhuǎn)至部署頁面。 圖2 部署模型 在部署頁面，參考如下說明填寫關(guān)鍵參數(shù)。 “名稱”：自定義一個(gè)在線服務(wù)的名稱，也可
部署三方大模型 模型部署形態(tài)和部署說明 創(chuàng)建三方大模型部署任務(wù) 查看三方大模型部署任務(wù)詳情 管理三方大模型部署任務(wù) 父主題： 開發(fā)三方大模型
選擇“已生效”的算法包，單擊操作欄的“部署”，或者進(jìn)入算法包組件詳情頁面，單擊右上角“部署”，部署算法。“未生效”的算法包組件單擊列表其所在行的“是否生效”開關(guān)進(jìn)行組件生效。 圖2 部署組件 表1 部署參數(shù)說明 參數(shù)名稱 說明 部署方式 服務(wù)的部署類型，支持邊緣部署。 服務(wù)名稱 部署服務(wù)的名稱。 架構(gòu)類型
一、模型在線部署深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺方向除了算法訓(xùn)練/研究，還有兩個(gè)重要的方向: 模型壓縮（模型優(yōu)化、量化）、模型部署（模型轉(zhuǎn)換、后端功能SDK開發(fā)）。所謂模型部署，即將算法研究員訓(xùn)練出的模型部署到具體的端邊云芯片平臺(tái)上，并完成特定業(yè)務(wù)的視頻結(jié)構(gòu)化應(yīng)用開發(fā)。現(xiàn)階段的平臺(tái)主要分為云平臺(tái)（如英偉達(dá)
目標(biāo)等），再到更高層的目標(biāo)、目標(biāo)的行為等，即底層特征組合成了高層特征，由低到高的特征表示越來越抽象。深度學(xué)習(xí)借鑒的這個(gè)過程就是建模的過程。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為3類：1.前饋深度網(wǎng)絡(luò)(feed-forwarddeep networks, FFDN)，由多個(gè)編碼器層疊加而成，如多層感知機(jī)(multi-layer
通過OBS創(chuàng)建模型時(shí)，構(gòu)建日志中提示pip下載包失敗 通過自定義鏡像創(chuàng)建模型失敗 導(dǎo)入模型后部署服務(wù)，提示磁盤不足 創(chuàng)建模型成功后，部署服務(wù)報(bào)錯(cuò)，如何排查代碼問題 自定義鏡像導(dǎo)入配置運(yùn)行時(shí)依賴無效 通過API接口查詢模型詳情，model_name返回值出現(xiàn)亂碼 導(dǎo)入模型提示模型或鏡像大小超過限制
Standard創(chuàng)建模型。 當(dāng)用戶使用自定義引擎時(shí)，默認(rèn)開啟動(dòng)態(tài)加載，模型包與鏡像分離，在服務(wù)部署時(shí)動(dòng)態(tài)將模型加載到服務(wù)負(fù)載。 配置健康檢查 大模型場景下導(dǎo)入的模型，要求配置健康檢查，避免在部署時(shí)服務(wù)顯示已啟動(dòng)但實(shí)際不可用。 圖3 采用自定義引擎，開啟動(dòng)態(tài)加載并配置健康檢查示例圖 部署在線服務(wù)
長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現(xiàn)。
在“選擇模型”頁面，選擇“模型廣場 > 大語言模型 > 模型”，單擊“確定”進(jìn)入“創(chuàng)建部署”頁面。 在“創(chuàng)建部署”頁面，參考表1 行業(yè)NLP大模型部署參數(shù)說明完成部署參數(shù)設(shè)置。 表1 盤古行業(yè)NLP大模型部署參數(shù)說明 參數(shù)分類 部署參數(shù) 參數(shù)說明 部署配置 選擇模型 可以修改如下信息： 來源：選擇“模型廣場”。
單擊“輸出路徑”，跳轉(zhuǎn)至OBS對象路徑，下載訓(xùn)練得到的模型。 在本地環(huán)境進(jìn)行離線部署。 具體請參見模型調(diào)試章節(jié)在本地導(dǎo)入模型，參見服務(wù)調(diào)試章節(jié)，將模型離線部署在本地并使用。 父主題： Standard推理部署
第8層：FC-SoftmaxCaffe AlexNet實(shí)現(xiàn)模型結(jié)構(gòu)如下：模型創(chuàng)新點(diǎn)：1. 使用新的激活函數(shù)Relu在Relu被使用之前，廣泛使用的激活函數(shù)是tanh,sigmodtanh:sigmod:（為什么要使用Relu）tanh sigmod這兩個(gè)激活函數(shù)的問題：存在梯度彌散，模型收斂較慢的問題，且無法表征
三、Flask項(xiàng)目部署總結(jié) 本文詳細(xì)介紹了如何通過WSGI方式部署一個(gè)基于TensorFlow圖像識(shí)別的Flask項(xiàng)目。從安裝和配置Anaconda環(huán)境，到編寫和測試Flask應(yīng)用，再到安裝和配置WSGI服務(wù)器，我們覆蓋了部署過程中的每一個(gè)步驟。這些步驟幫助確保你的Fla
部署應(yīng)用 操作場景 本接口用于部署工業(yè)數(shù)字模型驅(qū)動(dòng)引擎（Industrial Digital Model Engine，簡稱iDME）應(yīng)用。 前提條件 已開通工業(yè)數(shù)字模型驅(qū)動(dòng)引擎（Industrial Digital Model Engine，簡稱iDME），并根據(jù)開通區(qū)域確定調(diào)
ModelArts支持在本地訓(xùn)練好模型，然后將模型參數(shù)上傳到云上進(jìn)行模型部署嗎？
專家們好！我想問一下，是否可以 將模型在自己的電腦上訓(xùn)練，同時(shí)寫一個(gè)CPU的測試代碼， 將 訓(xùn)練好的模型+CPU測試代碼 一同上傳到平臺(tái)部署， 這樣行嗎？ baseline的步驟應(yīng)該是這樣的。
件時(shí)，則需要根據(jù)配置文件生成映射文件；如果模型輸入為文件時(shí)，則不需要。 操作步驟 登錄ModelArts管理控制臺(tái)，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型部署 > 批量服務(wù)”，默認(rèn)進(jìn)入“批量服務(wù)”列表。 在批量服務(wù)列表中，單擊左上角“部署”，進(jìn)入“部署”頁面。 在部署頁面，填寫批量服務(wù)相關(guān)參數(shù)。
前提條件 因?yàn)榻桓?span id="u7aat3e" class='cur'>模型主要是描述構(gòu)建模型中的結(jié)構(gòu)元素打包成交付文件的過程，所以必須先完成構(gòu)建模型的設(shè)計(jì)才能進(jìn)行交付模型。 建模步驟 創(chuàng)建交付模型。 創(chuàng)建新的交付模型圖或者在已有的交付模型圖中進(jìn)行畫圖設(shè)計(jì)，如果設(shè)計(jì)內(nèi)容過多，可根據(jù)實(shí)際情況將內(nèi)容進(jìn)行拆分，創(chuàng)建多個(gè)交付模型圖，在對應(yīng)的交付模型圖中去建立關(guān)系。
需求的版本（例如，不同的TensorFlow或PyTorch版本）。 部署NGC容器環(huán)境以構(gòu)建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境 部署NGC容器環(huán)境以構(gòu)建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境的操作步驟如下： 創(chuàng)建GPU實(shí)例 安裝Docker 安裝NVIDIADocker 拉取NGC容器鏡像 運(yùn)行NGC容器 測試TensorFlow
模型管理 模型管理簡介 創(chuàng)建模型 模型推理
