模型 第2页
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[置顶]甘特图怎么制作更方便?甘特图制作方法
本文关于甘特图怎么制作更方便?甘特图制作方法。其实现在制作甘特图的方式有多种多样,可以直接使用表格的方式来制作,或者是使用一些线上工具来制作甘特图都是可以的。今天针对于甘特图制作方式给大家详细的分享一...
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[置顶]okr的实施标准步骤是什么?成功实施落地OKR的要点
本文关于okr的实施标准步骤是什么?成功实施落地OKR的要点。其实有关于Okr工作法,相信很多人都有一定的了解。OKR定义为一个重要的思维框架和一个发展中的学科,旨在确保员工一起工作,并专注于做出可衡...
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成熟度模型: 敏捷和DevOps在企业中规模化推广的利器(成熟度模型五个阶段)
导言 在敏捷和DevOps社区,尽管对成熟度模型一直有些争议,但使用各种成熟度模型来指导转型的尝试却从未停止过;从笔者的从业经历来看,谨慎地使用成熟度模型,对敏捷和DevOps在企业中的规模化推广具有...
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使用modelarts部署bert命名实体识别模型(基于bert的命名实体识别)
当我们通过深度学习完成模型训练后,有时希望能将模型落地于生产,能开发API接口被终端调用,这就涉及了模型的部署工作。Modelarts支持对tensorflow,mxnet,pytorch等模型的部署...
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基于深度模型的日志序列异常检测(异常数据检测模型)
日志异常检测的核心是利用人工智能算法自动分析系统日志来发现并定位故障。根据送入检测模型的数据格式,日志异常检测算法模型分为序列模型和频率模型,其中序列模型又可以分为深度模型和聚类模型。自 2017 年...
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PaddleHub中的模型
PaddleHub介绍 文章目录 PaddleHub简介 对比PytorchHub 与PaddleHub Model与Module Fine-tune PaddleHub使用 PaddleHub安装...
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Linux-生产者消费者模型
@TOC 生产者消费者模型概念 生产者消费者模型又称有限缓冲问题,是一个多进程同步问题的经典案例。该问题描述了共享固定大小缓冲区的两个进程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题...
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如何减小机器学习模型的大小
机器学习模型变得越来越大,计算成本也越来越高。嵌入式设备的内存、计算能力和电池都受到限制。但我们可以对模型进行优化,使其在这些设备上能够顺利运行。通过减小模型的大小,我们减少了需要执行的操作数量,从而...
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如何部署模型到ModelArts并远程调用 (二):编写推理配置文件
编写推理配置文件 参考该帮助文档。 config.json是推理配置文件,文件是json格式,用于设置推理过程中的环境信息。比如推理环境Python包依赖安装、使用的AI引擎、使用的python版本、...
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深度学习模型编译技术
前言 深度学习模型的开发周期,包括训练阶段和部署阶段。训练阶段,用户需要收集训练数据,定义自己的模型结构,在CPU或者GPU硬件上进行训练,这个过程反复优化,直到训练出满意精度的模型。有了模型之后,我...