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魔搭社區(qū)（ModelScope）是阿里巴巴推出的模型開放平臺，致力于打造“模型即服務(wù)（MaaS）”的生態(tài)體系。該平臺提供海量高質(zhì)量機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，覆蓋自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、多模態(tài)等多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域。 魔搭社區(qū)核心特點(diǎn)： • 模型豐富：匯聚數(shù)千個(gè)開源模型，包括阿里自研模型及社區(qū)貢獻(xiàn)模型 • 開箱即用
附件是將bert模型部署為在線服務(wù)的腳本，不含模型
【功能模塊】【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、將Mindspore訓(xùn)練的模型轉(zhuǎn)onnx，2、將onnx轉(zhuǎn)om失敗3.提示信息是算子不支持，將onnx改成onnx11版本的好像還是失敗4，該怎么轉(zhuǎn)化模型并部署到Atlas200DK上面呢?！窘貓D信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
源的Jupyter Notebook，可為您提供在線的交互式開發(fā)調(diào)試工具。您無需關(guān)注安裝配置，在ModelArts管理控制臺直接使用Notebook，編寫和調(diào)測模型訓(xùn)練代碼，然后基于該代碼進(jìn)行模型的訓(xùn)練。 創(chuàng)建完畢后，我們選擇“Conda-python3”，打開Python開發(fā)
在深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)際應(yīng)用中，模型的性能監(jiān)控與優(yōu)化是確保其穩(wěn)定性和高效性的關(guān)鍵步驟。本文將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的監(jiān)控與性能優(yōu)化，涵蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、監(jiān)控工具和優(yōu)化策略等內(nèi)容。 目錄 引言 模型監(jiān)控概述 性能優(yōu)化概述 實(shí)現(xiàn)步驟 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 模型訓(xùn)練 模型監(jiān)控
輸入輸出模式：預(yù)置圖像處理模式 模型名稱改為 model-pedestrian-detection-om，其他配置和導(dǎo)入PB模型保持一樣即可。 6.模型部署 6.1.進(jìn)入部署界面 在 “ModelArts”服務(wù)控制臺，點(diǎn)擊左側(cè)欄“部署上線”->“在線服務(wù)”，點(diǎn)擊“部署”開始模型部署。 6
ModelArts支持將模型部署為哪些類型的服務(wù)？
istioctl version no running Istio pods in "istio-system" 1.13.2 3.安裝istio # 檢測是否符合安裝條件 [root@k8s-master ~]# istioctl x precheck ? No issues found
【功能模塊】Atlas200dk【操作步驟&問題現(xiàn)象】Atlas200dk可不可以部署tensorflow2的模型啊，如果可以的話要怎么部署呢，官方有沒有什么歷程之類的？【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
【功能模塊】模型部署【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、碼云上面的指導(dǎo)書寫的很模糊，只有一句話（編譯 HiRoadFollowing SDK 并運(yùn)行測試算法），希望能更詳細(xì)的解釋2、【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
今天在使用模型部署為在線服務(wù)的功能，重試了幾次都失敗了，而且速度感覺也很慢，卡在85%很長時(shí)間，看事件里就是pull image 的那一步要30分鐘左右，不知道是不是這個(gè)原因?qū)е隆Ｔ谌罩局胁樵儾坏接涗?。我嘗試了使用免費(fèi)資源和付費(fèi)資源，問題是一樣的。還有一個(gè)問題就是在使用noteb
、本地預(yù)測測試（預(yù)測代碼）、模型導(dǎo)出（keras模型TensorFlow導(dǎo)出）。12. 模型部署包括Web與模型服務(wù)對接邏輯、Docker部署環(huán)境、TF Serving與Web開啟服務(wù)（安裝Tensorflow Serving、commodity模型服務(wù)運(yùn)行）、TensorFlow
心升級與維護(hù)，安心搞業(yè)務(wù)簡單易用預(yù)置多種網(wǎng)絡(luò)模型、向?qū)介_發(fā)界面、一鍵開啟模型訓(xùn)練與部署開發(fā)工作量少自研MoXing分布式框架，讓您的分布式訓(xùn)練代碼開發(fā)量縮短近10倍訓(xùn)練速度快1000塊GPU集群和0.8的線性加速比，原先一個(gè)月的模型訓(xùn)練時(shí)間，現(xiàn)在1小時(shí)搞定機(jī)會難得，小伙伴們還不
摘要： 以深度學(xué)習(xí)為主要代表的人工智能技術(shù)正在悄然改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)生活方式，但深度學(xué)習(xí)模型的部署也帶來了一定的安全隱患.研究針對深度學(xué)習(xí)模型的攻防分析基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)，對深刻理解模型內(nèi)在脆弱性、全面保障智能系統(tǒng)安全性、廣泛部署人工智能應(yīng)用具有重要意義. 擬從對抗的角度出發(fā)，探討針
簡單友好 生態(tài) AI 推理部署主流 與 ONNX 標(biāo)準(zhǔn)深度整合 推薦策略： GPU 部署優(yōu)先選擇 TensorRT 跨平臺 & 通用部署優(yōu)先選擇 ONNX Runtime 四、模型轉(zhuǎn)換：PyTorch → ONNX → TensorRT 我們以一個(gè)智能體 NLP 小模型為例（例如分類器 BERT
對象模型 API發(fā)布后，如果不想API被某些IP地址訪問到，可以將這些IP地址加入黑名單，或者想API被某些特性的IP地址訪問到，也可以將這些IP地址加入白名單。這樣可以提高API的訪問安全性，保護(hù)API免受攻擊。本節(jié)介紹API的黑白名單（ACL策略）管理的對象模型，如表1
對象模型 API發(fā)布后，如果不想API被某些IP地址訪問到，可以將這些IP地址加入黑名單，或者想API被某些特性的IP地址訪問到，也可以將這些IP地址加入白名單。這樣可以提高API的訪問安全性，保護(hù)API免受攻擊。本節(jié)介紹API的黑白名單（ACL策略）管理的對象模型，如表1
允許用戶在本地計(jì)算機(jī)上運(yùn)行大型語言模型，而不需要依賴云服務(wù)。這對于數(shù)據(jù)隱私和安全性要求較高的場景非常有用。 簡單易用：通過命令行工具，用戶可以輕松地下載、安裝和運(yùn)行模型。Ollama 提供了簡單的命令來啟動模型并與模型進(jìn)行交互。 支持多種模型：Ollama 支持多種流行的語言模型，包括 Llama
目標(biāo)：上傳本地模型，通過桶創(chuàng)建AI應(yīng)用并部署在線服務(wù)，并成功實(shí)現(xiàn)在線手勢圖片預(yù)測背景介紹：利用ultralytics庫的yolov8n.pt模型訓(xùn)練了一個(gè)手勢識別的模型，由于云端環(huán)境不兼容，ultralytics的YOLO庫無法正常使用，所以我把模型轉(zhuǎn)化為了.pth格式的pyto
據(jù)集的性能指標(biāo)，而是在部署模型時(shí)注意潛在的問題。例如，上述對策輸入是旨在欺騙網(wǎng)絡(luò)的惡意輸入。標(biāo)志上的油漆或標(biāo)簽將導(dǎo)致自動駕駛儀加速超過限速。負(fù)責(zé)任的簡化學(xué)習(xí)不僅使模型足夠輕，可以使用，而且還確保它能夠適應(yīng)數(shù)據(jù)集中未出現(xiàn)的拐角情況。在深度學(xué)習(xí)的研究中，簡化學(xué)習(xí)可能是最不受關(guān)注的，因
