- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏深度学习自然语言处理
6行代码，1行命令！轻松实现多模态（视觉）模型离线推理&在线服务
LMDeploy 的 VLM 推理，主打简单、好用。6 行代码完成推理，1 行命令搭建服务。 离线推理 使用 LMDeploy pipeline 接口推理 VL 模型仅需 6 行代码，这得益于 LMDeploy 把 VL 模型中的视觉部分，和 LLM 模型都封装到推理 pipeline。 接口 load_image 除了支持 web url 外，还支持本地路径 5，6 两行进行推理，并显示结果。LMDeploy pipeline 支持多种输入模式： 第一种：单提示图，单图像。 sess.response.text) sess = pipe.chat('make the story focusing on the dog', sess) print(sess.response.text) 在线服务 temperature=0.8, top_p=0.8) print(response) 如搭建 gradio 服务，在浏览器中打开 http://0.0.0.0:8000，就可以通过 WebUI 与模型在线交流啦
84610编辑于 2024-04-11 - 来自专栏xiaosen
ChatGLM-6B微调推理实战
在INT4量化级别下，最低只需6GB显存即可运行。 我是人工智能助手 ChatGLM-6B,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。 tar -xvf ChatGLM-6B-main.tar.gz ⭐️安装依赖 ! cd ChatGLM-6B-main/ptuning && bash train.sh 模型推理 evaluate.sh： PRE_SEQ_LEN=8 CHECKPOINT=adgen-chatglm -6b-pt-8-1e-2 STEP=6 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py \ --do_predict \ --validation_file
35710编辑于 2024-08-24 - 来自专栏机器之心
一键启动在线推理服务，轻松实现在线部署，这有个「炼丹」利器
，不仅自己可以使用它做推理，而且还可以让其他人使用手机、电脑等设备通过客户端或浏览器一起使用推理服务，瞬间让你人气值爆棚！下面我们就先介绍一种最基础的用法，0 代码完成在线服务部署！ 0 代码完成在线服务部署 使用 Paddle Serving 部署在线推理服务的过程非常简单，主要分为 3 个步骤，获取可用于部署在线服务的模型、启动服务端和使用客户端访问服务端进行推理，也就是说最多 可以参考如下地址： https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/SAVE_CN.md 在获取模型后，用户仅需要在服务器上执行如下命令即可部署推理在线服务 以上过程可以说是完全 0 代码部署在线推理服务，当然这只是最简单的 Paddle Serving 的使用方式，其中服务端和客户端之间是使用的 HTTP 协议通信，我们可以把这种在线服务称之为 Web 服务 启动推理服务 使用如下命令启动图像分割在线服务，服务端口号为 9393。
1.4K20发布于 2020-06-29 - 来自专栏机器之心
在线推理和在线学习，从两大层级看实时机器学习的应用现状
解决方案 要让系统具备在线预测能力，它必须要用两个组件： 快速推理：模型要能在毫秒级时间内给出预测结果； 实时数据管道：能够实时处理数据、将其输入模型和返回预测结果的流程管道。 1. 快速推理 当模型太大或预测时间太长时，可采用的方法有三种： 让模型更快（推理优化） 比如聚合运算、分散运算、内存占用优化、针对具体硬件编写高性能核等。 大公司和相关创业公司正竞相开发新型硬件，以使大型机器学习模型能在云端和设备端（尤其是设备）更快地推理乃至训练。 当这些公司想做实时推理时，它们需要为流式数据构建一个单独的数据管道。 尽管大多数公司还在争论在线推理和在线学习是否有价值，但某些正确部署的公司已经看到了投资回报，它们的实时算法可能将成为它们保持竞争优势的重要因素。
1.4K20发布于 2021-01-20 - 来自专栏阮一峰的网络日志
网页开发的6种在线调试环境
下面，我根据Design Shack的文章，总结一下目前最常见的6种网页开发在线调试环境。它们大大方便了网页设计师的工作，极大地提供了工作效率。 一、CSSDesk 网址：http://cssdesk.com/ （需访问外国网站） 这个网站是最早出现的在线调试环境之一，主要用于调试CSS。 三、JS Bin 网址：http://jsbin.com 这是一个较早出现的Javascript在线调试环境。 四、jsFiddle 网址：http://jsfiddle.net/ jsFiddle是目前最受欢迎的在线调试环境。 六、Rendur 网址：http://rendur.com/ Rendur是一个轻量级在线调试环境，功能不多，但是加载和运行都很快。
2.6K30发布于 2018-04-12 - 来自专栏WebDeveloper
我给 ”Go 语言“ 开发了 6 个在线工具我给 ”Go 语言“ 开发了 6 个在线工具
网址：https://www.printlove.cn/tools/json2go
64510编辑于 2021-12-07 - 来自专栏全栈程序员必看
js es6转es5在线_es6 array
es6尚未得到所有浏览器的全部支持将es6转化为es5必要。
1.9K20编辑于 2022-11-08 - 来自专栏作图丫
6分+的m6A修饰+ceRNA分析，用在线工具就能完成！
图3 04 GLUT1的表达与ESCA中m6A调控因子相关 m6A修饰在ESCA的发生发展中起重要作用。 结果表明，ESCA中GLUT1的表达与7个m6A相关基因显著正相关。绘制一个散点图，显示GLUT1和m6A相关基因之间的相关性(图4B)。 分析不同GLUT1表达组之间20个m6A相关基因的表达差异，以确定ESCA中高GLUT1高表达水平和低GLUT1表达水平之间的m6A修饰是否存在差异(图4C)。 图5 作者使用miRNet和starBase在线数据库进一步预测可能与三个靶miRNA结合的lncRNA，并通过维恩图展示它们(图6A-C)。 图6 小编总结 作者在这篇文章中使用了多种在线工具进行分析，并且加入了一些生物学实验验证结果，总的来说难度不高，但是思路比较清晰，是一套非常标准的单基因分析流程。
93720编辑于 2022-04-28 - 来自专栏数据派THU
【微软Amit Sharma】在线系统中的因果推理：方法、陷阱和最佳实践
从推荐买什么，看什么电影，到选择看什么新闻，关注什么人，申请什么工作，在线系统已经成为我们日常生活的重要组成部分。一个自然要问的问题是这些社会技术系统如何影响我们的行为。 幸运的是，有大量关于因果推理的研究可供我们借鉴。在本教程的第一部分中，我将展示反事实推理对研究社会技术系统的价值，通过展示基于相关性的预测建模如何可能适得其反。 实践练习的目标是了解不同因果推理方法的缺陷，并获得用混乱的真实世界数据进行因果推理的最佳实践。
42430编辑于 2022-07-12 - 来自专栏WebDeveloper
我给 ”Go 语言“ 开发了 6 个在线工具
网址：https://www.printlove.cn/tools/json2go
57431编辑于 2021-11-30 - 来自专栏PaddlePaddle
Paddle Serving一键式启动在线推理服务，调参工程师也可以轻松实现在线部署
，不仅自己可以使用它做推理，而且还可以让其他人使用手机、电脑等设备通过客户端或浏览器一起使用推理服务，瞬间让你人气值爆棚！下面我们就先介绍一种最基础的用法，0 代码完成在线服务部署！ 0代码完成在线服务部署 使用 Paddle Serving 部署在线推理服务的过程非常简单，主要分为 3 个步骤，获取可用于部署在线服务的模型、启动服务端和使用客户端访问服务端进行推理，也就是说最多 3 可以参考如下地址： https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/SAVE_CN.md 在获取模型后，用户仅需要在服务器上执行如下命令即可部署推理在线服务 以上过程可以说是完全 0 代码部署在线推理服务，当然这只是最简单的 Paddle Serving 的使用方式，其中服务端和客户端之间是使用的 HTTP 协议通信，我们可以把这种在线服务称之为 Web 服务 启动推理服务 使用如下命令启动图像分割在线服务，服务端口号为 9393。
1.9K30发布于 2020-06-29 - 来自专栏人人都是架构师
HugggingFace 推理 API、推理端点和推理空间使用介绍
本文将介绍 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法。 页面小组件 推理 API 有两种使用方式，一种是在模型页面的右侧找到推理 API 的小组件页面，初始界面如下图所示： 我们可以在这个页面中上传图片，然后就可以看到模型进行推理运行，等一会后推理结果就出来了 (Endpoint) 推理 API 虽然方便，但推理 API 一般用于测试和验证，由于速率限制，官方不推荐在生产环境中使用，而且也不是所有模型都有提供推理 API。 信息确认无误后点击Create Endpoint按钮创建推理端点，创建成功后可以进入推理端点的详情页面看到如下信息： 其中Endpoint URL就是部署好的推理端点地址，我们可以跟调用推理 API 总结 本文介绍了 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法，推理 API 是免费的，使用 HuggingFace 自建的 API 服务，推理端点是部署自己专属的 API 服务
4.4K40编辑于 2023-09-17 - 来自专栏微搭低代码
在线预约小程序搭建教程6-教师列表页开发
目的是为了让滚动容器的上边、左边和右边都有一定的间距，边框有个圆角的效果，并且有个默认的高度好显示内容
70730编辑于 2021-12-27 - 来自专栏CreateAMind
因果推理比概率推理更难吗？
统计和因果推理中的许多任务可以被解释为合适的形式语言中的蕴含问题。我们问，从计算的角度来看，对于因果概率语言来说，这些问题是否比纯概率（或“关联”）语言更困难。 尽管从多种意义上讲，因果推理确实更复杂——无论是表达上的还是推理上的——我们表明因果蕴涵（或可满足性）问题可以系统地、稳健地简化为纯粹的概率问题。因此，计算复杂性不会增加。 毫无争议的是，因果推理比纯粹的概率或统计推理更困难。后者似乎已经足够困难了：估计概率、根据过去的观察预测未来事件、确定统计显着性、在统计假设之间做出裁决——这些已经是艰巨的任务，长期陷入争议。 因果推理问题似乎只会让我们的任务变得更加困难。推断因果效应、预测干预结果、确定因果方向、学习因果模型——这些问题通常需要统计推理，但也对研究者提出更多要求。 从推理的角度来看，概率信息远远不能确定因果信息。 统计推断和因果推断的一个共同特征是，每种方法最突出的方法都可以（至少部分地）理解为试图将归纳问题转化为演绎问题。
27810编辑于 2024-03-25 - 来自专栏Qt项目实战
Qt编写地图综合应用6-百度在线地图
一、前言 百度在线地图的应用老早就做过，后面经过不断的完善才到今天的这个程序，除了基本的可以载入地图并设置一些相关的属性以外，还增加了各种js函数直接异步加载数据比如动态添加点、矩形、圆形、行政区划等各种 在线地图没有太多的难点，搞一个简单的在线地图demo绝对是分分钟几行代码的事情，在使用过程中就是改进了几个小的地方，比如地图的边距，需要设置增加一行css为 html,body{height:100%; webkit-scrollbar-track{background:rgb(241,241,241);} ::-webkit-scrollbar-thumb{background:rgb(188,188,188);} 二、功能特点 同时支持在线地图和离线地图两种模式 可设置行政区划，指定某个城市区域绘制图层，在线地图自动输出行政区划边界点集合到js文件给离线地图使用。 可静态或者动态添加多个覆盖物。支持点、折线、多边形、矩形、圆形、弧线、点聚合等。 BMAP_ANCHOR_BOTTOM_RIGHT);"); list << QString(" map.addControl(ctrlTra);"); } //设置颜色主题,2019-6开始收费
2.5K41发布于 2020-04-09 - 来自专栏办公魔盒
VB6 通过IP判断局域网主机是否在线！
VB6 通过IP判断局域网主机是否在线！ + 4) Private Const IP_DEST_PORT_UNREACHABLE = (11000 + 5) Private Const IP_NO_RESOURCES = (11000 + 6)
2.3K30发布于 2019-07-22 - 来自专栏生信宝典
在线浏览器，在线PS，在线AI，在线编程 ...
现在越来越习惯使用在线工具，拿来即用，用完即走。只要有网，在哪都可以用。 比如我们推出的在线绘图 (http://www.ehbio.com/ImageGP)已经成为非批量作图的首选，可以绘制常见生物信息图形。 最近又发现了一款功能强大的在线PS、AI (文章用图的修改和排版)、EXCEl、WORD、PPT、PDF、CorelDRAW、XMind、Matlab、jupyter (python编程)的工具集 (uzer.me 没事时在线写个Python代码，Python简明教程来一份 (识别图中二维码可获取python3 生信学习教程) 在线编辑图片绘制模式图，软件正版，占用自己系统资源少，随时可以使用。
18.7K40发布于 2018-08-01 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
Fast.ai 最实战深度学习在线课程 Lesson6
AI100 每周二推出的 Fast.ai 深度学习在线课程很受同学们的欢迎。本课程由 Jeremy Howard 教授开设，共8节。 今天，我们将推出 Lesson6。这节课我们将介绍一个新的工具 Mixlterator，这个工具将帮助我们更好的构建深度学习模型。。 本课程主要内容包括： 1. 词嵌入回顾 2. 利用 theano 构建 RNN Lesson 6 Building RNNs ? AI100 会继续将 Fast.ai 深度学习实战课程的全部字幕翻译成中文，于每周二在公众号上推送。
60450发布于 2018-04-27 - 来自专栏神器专栏
自媒体创业必备的6个在线神器｜免费效率工具
工欲善其事必先利其器，如果你也有这个打算，今天这篇文章整理了6款宝藏创业工具神器，都是正在自媒体创业的朋友工作中经常会用到的免费工具，操作简单，省时省力，能够帮很大的忙少走弯路，一起看看吧。 推荐给大家一款，聚合了常见图片编辑处理操作的万能图片编辑器「改图神器」，界面设计优雅简洁，免费使用即用即走这点太香了，手机和电脑都可以在线操作。
2K50编辑于 2022-07-27 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7在TensorRT推理速度比较
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 这个周末两天把YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7从训练到部署测试了一波，YOLOv6堪称Bug之王， 测试方式 我横向对比了 YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7-tiny、YOLOv7 四个模型在TensorRT上的推理速度，首先当然是用各种官方的脚本导出ONNX格式模型，然后基于TensorRT8.4 .x自带的工具模型转变转换为FP16半精度推理engine文件。 就可以写程序测试了，因为我之前写好了一个YOLOv5s的TensorRT推理的C++类，我几乎全部重用了代码，很快就完成了YOLOv6s跟YOLOv7-tiny跟YOLOv7的TensorRT推理代码修改 ，然后测试结果截图如下： YOLOv5s 最新版本6.x推理 YOLOv6s模型推理 YOLOv7-tiny模型推理 然后我还发现一个奇怪的现象，YOLOv7官方提供的对象检测模型不管什么时候，手里面那个东西就是检测说
6.9K20编辑于 2022-09-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号