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Baichuan2模型部署运行
模型介绍 Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。 本次发布版本和下载链接见下表： 基座模型 对齐模型 对齐模型 4bits 量化 -13B-Chat Baichuan2-13B-Chat-4bits Benchmark 结果 我们在通用、法律、医疗、数学、代码和多语言翻译六个领域的中英文和多语言权威数据集上对模型进行了广泛测试 HumanEval 中的编程任务包括模型语言理解、推理、算法和简单数学，以评估模型功能正确性，并衡量模型的问题解决能力。 13B-Base 30.61 22.11 17.27 2.39 14.17 11.58 14.53 16.09 推理和部署 推理所需的模型权重、源码、配置已发布在
85710编辑于 2024-03-26- 来自专栏OpenMMLab
使用 LMDeploy 轻松部署 Llama-2 系列模型！
模型部署团队 LMDeploy 自然也要紧跟潮流，本文将带大家一起使用 LMDeploy 快速部署 Llama-2 系列模型。 LMDeploy 的 Llama-2 进阶之路 起步：7B/13B Meta 提供了 Llama-2 7B、13B 的对话模型，支持 4K 长度的 context windows。 因和 Llama 结构相同，所以只要在 LMDeploy 中增加 Llama-2 的对话模板即可。 小贴士：只要是和 Llama，Llama-2 结构相同的语言模型，LMDeploy 都可以部署。 欢迎大家提交这些模型的对话模板到 LMDeploy :) 为避免环境配置步骤，我们直接使用 LMDeploy 镜像来介绍 7B 模型的部署过程。 部署方式与 7B 的部署方式类似，只要在转模型结构时，把张量并行的参数设置为 8 即可。
1.8K30编辑于 2023-08-23 浦语·灵笔2（XComposer2）模型部署及使用
InternLM-XComposer体验地址：https://huggingface.co/spaces/Willow123/InternLM-XComposerInternLM-XComposer-2.5 模型框架 超高分辨率理解：浦语•灵笔2.5使用560×560分辨率的VT视觉编码器增强了 IXC2-4KHD 中提出的动态分辨率解决方案，支持具有任意纵横比的高分辨率图像。 2.5利用特别设计的“思维链”（CoT）和“直接偏好优化”（DPO）技术，显著提高了其创作内容的质量 出色的性能：浦语•灵笔2.5 在 28 个基准测试中进行了评估，在16个基准测试上优于现有的开源先进模型 浦语·灵笔2（XComposer2）模型部署打卡开发机 --- share 找到模型conda activate lmdeploypip install modelscope==1.9.5 -i https /root/models/internlm2_5-7b-chat：这是模型的路径。--model-format hf：这个参数指定了模型的格式。hf代表“Hugging Face”格式。
80210编辑于 2024-10-26- 来自专栏腾讯云TI平台
【技术分享】Detectron模型性能优化与部署（2）
在Detectron模型性能优化与部署(1)中，我们介绍了如何使用Caffe2/TRT加速Cascade R-CNN + FPN模型。 下图显示了对Cascade R-CNN + FPN网络中其中一个TensorRT算子第一维动态调节的设置： 2.png 在Caffe2/TRT的优化实现中，用户可以根据模型参数，模型的配置和不同输入大小对 对于线上部署模型，欢迎使用弹性模型服务（Tencent Intelligence Elastic Model Service，TI-EMS）[2]。 TI-EMS是具备虚拟化异构算力和弹性扩缩容能力的在线推理平台，能够帮助客户解决模型部署复杂、资源浪费、手工扩展资源效率低下的问题。客户通过使用弹性模型服务可以实现模型一键部署，自动调整弹性计算资源。 腾讯云AI基础中心不仅提供可弹性伸缩的模型部署服务，我们也提供专业的模型优化，训练和推理性能优化服务。
2.2K20编辑于 2021-12-22 - 来自专栏AgenticAI
如何使用vLLM部署DeepSeek V2 Lite模型
最近在进行一些私有化部署大模型，很多企业会考虑数据隐私问题。因此常常会在企业内部部署自主部署大语言模型。 常见的能够提供大语言模型的部署工具有，Ollama、vLLM、Xinference、SGLang和LM Studio。 conda activate base pip install modelscope 然后我们访问modelscope找到我们要下载的模型，比如DeepSeek V2 Lite模型[2]。 开始部署 使用如下命令，开始部署DeepSeek V2 Lite Chat模型。 DeepSeek V2 16B模型的过程。
1.9K10编辑于 2025-03-18 - 来自专栏AI模型部署实践
HAI 一键部署Mistral AI large-2模型
环境介绍HAI已适配Mistral AI最新开源大语言模型Large 2，用户可在HAI中快速启动Llama3.18B和70B版，进行测试并接入业务。 Large 2特点如下： ● Large 2是法国人工智能初创公司于7月25日推出的最新一代旗舰模型。 ● 该模型共有 1230 亿个参数，在代码生成、数学和推理方面比其前身功能更强大，并提供更强大的多语言支持和高级函数调用功能。 ● 官方称其为 GPT-4 级模型，在多项基准测试中的性能非常接近 GPT-4o、Llama 3.1-405 和 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet。二. 使用说明 1. 在“社区应用”选择“Mistral AI Large 2B”应用 2.
61310编辑于 2024-07-26 - 来自专栏charlieroro
istio部署模型
Istio的部署模型介绍 目录 Istio的部署模型介绍 部署模型 集群模式 单集群 多集群 网络模型 单网络 多网络 控制面模型 身份和信任模型 网格中的信任 网格之间的信任 网格模型 单网格 多网格 然后配置三个集群共享各自的控制面，这样所有的集群就可以使用2个控制面来做到HA。 实际使用中，需要根据隔离性，性能，以及HA要求来选择合适的部署模型。本章将描述部署Istio时的各种选择和考量。 包含一个网络的单集群模型会包含一个控制面，这就是istio最简单的部署模型： ? 单集群的部署比较简单，但同时也缺少一些特性，如故障隔离和转移。如果需要高可用，则应该使用多集群模式。 使用多集群部署可以在一个网格中提供如下功能。 故障隔离和转移：当cluster-1宕机后，使用cluster-2 位置感知路由和故障转移：发送请求到最近的服务 多种控制面模型：支持不同级别的可用性。 网络模型 很多生产系统需要多个网络或子网来实现隔离和高可用。Istio支持将一个服务网格部署到多种类型的网络拓扑中。通过这种方式选择符合现有网络拓扑的网络模型。
1.3K20发布于 2020-09-08 基于C# winform部署图像动漫化AnimeGANv2部署onnx模型
openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK) { src = Cv2. e) { AnimeGAN.LoadWeights(Application.StartupPath+ "\\weights\\face_paint_512_v2_ ImShow("Result", resultImg); int key = Cv2.WaitKey(10); if (key == 27 } } } 【测试通过环境】 vs2019 netframework4.7.2 opencvsharp==4.8.0 onnxruntime==1.16.2 【特别注意】 本演示代码部署程序只支持一个模型 face_paint_512_v2_0.onnx，其他模型暂未适配。
21200编辑于 2025-07-21如何部署自己的模型：Pytorch模型部署实践
Pytorch是一个广泛使用的深度学习框架，但是在将模型部署到生产环境中时，需要注意一些细节和技巧。本文将讨论一些Pytorch模型部署的最佳实践。 选择合适的部署方式 在部署Pytorch模型之前，需要选择合适的部署方式。一种常见的方式是使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，以供其他应用程序调用。 另一种方式是使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。 torch flask Pillow 2. 首先，需要选择合适的部署方式，包括使用Flask或Django等Web框架将模型封装成API，或使用TorchScript将Pytorch模型转换为可部署的格式。
50610编辑于 2025-12-16- 来自专栏C++开发学习交流
【AI模型】AI模型部署概述
AI模型部署方法 在AI深度学习模型的训练中，一般会用Python语言实现，原因是其灵活、可读性强。但在AI模型实际部署中，主要会用到C++，原因在于其语言自身的高效性。 导出深度学习模型到应用平台（★★） 许多深度学习框架支持将训练好的模型导出为 C++ 可以读取的格式，如 ONNX、TensorFlow Lite、Caffe2 等。 2. AI模型部署框架 模型部署常见的推理框架有：ONNX、NCNN、OpenVINO、 TensorRT、Mediapipe。 AI模型部署平台 AI 模型部署是将训练好的 AI 模型应用到实际场景中的过程。 以下是一些常见的 AI 模型部署平台： 云端部署 云端部署是最流行的 AI 模型部署方式之一，通常使用云计算平台来托管模型和处理请求。
2K10编辑于 2024-07-24 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
PyTorch专栏（六）: 混合前端的seq2seq模型部署
作者 | News 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI团队出品 【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的混合前端的seq2seq模型部署。 模型部署 保存和加载模型 第四章：PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模型 空间变换器网络 使用PyTorch进行神经传递 生成对抗示例 网络和注意力进行翻译 第六章：PyTorch之生成对抗网络 第七章：PyTorch之强化学习 混合前端的seq2seq模型部署 1.混合前端 在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时 尽管即时性界面对于研究和试验应用程序是一个有用的工具，但是对于生产环境中部署模型时，使用基于图形graph-based的模型表示将更加适用的。 现在我们已经成功地将模型转换为Torch脚本，接下来将对其进行序列化，以便在非python部署环境中使用。
2K20发布于 2019-09-17 - 来自专栏AI_aidlux
基于aidlux的ai模型边缘设备模型部署实战（2.使用opencv图像处理）
2、调用手机摄像头实时图像处理（1）熟悉基本开发代码去github网站下载上次课程提供的相关代码，并上传到aidlux中，放到home目录下，进入第2章节，使用notebook打开相关文件如下图所示，依次进入并进行测试 ，能够在手机上显示运行结果（其中cvs相当于cv2）。 图片（2）调用手机进行实时图像处理学习完相关文件操作和函数功能后，再实现调用手机摄像头进行图像实时处理完整代码运行与操作；然后再构建launch-build(相当于在桌面构建一个app图标，点击即可运行代码 视频链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/647751478第一节学习链接：CD CHASERS：基于aidlux的ai模型边缘设备模型部署实战（1.熟悉环境）
51330编辑于 2023-08-03 - 来自专栏算法之名
模型部署篇(二)
接模型部署篇 硬件搭建 硬件搭建其实挺简单的，把风扇固定好，把键盘、鼠标、USB卡都插在USB接口上，把显示器的HDMI线接在HDMI接口上，把摄像头的线接在摄像头插口上，接好网线就可以了，最后接上电源开机启动 pan.baidu.com/s/1rBjNiuvsg_-W_zjk_d9-8A 提取码: bcep 执行命令 sudo tar -xvf deepstream_sdk_v5.1.0_jetson.tbz2
88140编辑于 2023-03-01 如何部署 PyTorch 模型
使用 PyTorch 训练好了模型，如何部署到生产环境提供服务呢？ serve 官方给出的描述是： A flexible and easy to use tool for serving PyTorch models 从描述中就可知道 TorchServe 是用来部署 pytorch/serve/blob/master/README.md#install-torchserve-and-torch-model-archiver 下面简单描述一下用 TorchServe 部署模型的几个步骤 参考文件：https://github.com/louis-she/torch-serve-mnist/blob/main/mnist/mnist.pth.tar 2. model.py 该文件应该包含单个模型的类 0.9467765688896179, "3": 0.023649968206882477, "5": 0.019438084214925766, "9": 0.008277446031570435, "2"
62510编辑于 2025-12-16- 来自专栏数据分析与挖掘
pycaret之模型部署
1、预测模型 一旦使用deploy_model将模型成功部署到云中，或者使用save_model在本地成功部署了模型，就可以使用predict_model函数将其用于看不见的数据进行预测。 2、完成模型 最终确定模型是典型的受监督实验工作流程中的最后一步。当使用设置在PyCaret中开始实验时，将创建模型训练中未使用的保留集。 但是，一旦使用predict_model在保留集上生成了预测，并且选择了部署特定模型，就希望在包括保留在内的整个数据集上对模型进行最后一次训练。 使用finalize_model确定模型后，即可进行部署。 在云上部署模型就像编写deploy_model一样简单。 对于AWS用户 在将模型部署到AWS S3（“ aws”）之前，必须使用命令行界面配置环境变量。
99620发布于 2020-10-27 使用winform部署PP-MattingV2人像分割onnx模型
它旨在提供更精准和高效的图像分割功能，特别是在处理图像中的细微部分，如头发或者毛发等半透明边缘细节时，PP-MattingV2展现出卓越的性能。 ### 核心技术 PP-MattingV2采用了深度神经网络作为其核心技术，通过训练大量的图像数据，学习如何从复杂背景中分离前景对象。 #### 高效率 由于PaddlePaddle框架的高性能计算能力，PP-MattingV2能够快速处理大规模的图像和视频数据，满足实时处理的需求。 #### 支持多平台 PP-MattingV2支持在多种平台上运行，包括服务器、云端和移动设备，这使得它可以广泛应用于不同的使用场景和业务需求。 总的来说，PP-MattingV2是PaddlePaddle生态中的一个重要工具，它将深度学习的强大能力带给了图像和视频抠图任务，大幅提高了抠图的质量和效率，适合在多种行业中部署和应用。
52910编辑于 2025-07-17- 来自专栏CSDN
DAMODEL平台实战：CogVideoX-2b模型部署与使用指南
前言 该文章主要记录DAMODEL丹摩智算平台实践过程与心得体会，本次实践的内容为CogVideoX-2b-部署与使用；DAMODEL平台地址为：丹摩DAMODEL｜让AI开发更简单！ 该模型支持最多226个token的提示词生成6秒视频，帧率为8帧/秒，分辨率为720x480。这只是初代版本，未来将推出性能更强、参数量更大的模型。 CogVideoX的核心技术是3D变分自编码器，能将视频数据压缩至原来的2%，在大幅降低计算资源需求的同时，保持视频帧的连贯性，解决生成过程中闪烁的问题。 （二）部署 1. /damodel-openfile/CogVideoX/CogVideoX-2b.tar 效果图： （2）下载完解压缩 tar -xf CogVideoX-2b.tar （3）解压后的目录如图 三、开始运行 pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained( "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中
64610编辑于 2024-11-07 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：大模型本地部署实战：从零构建可视化智能学习助手.2
相比按使用量付费的云端API服务，本地部署只需一次性硬件投入。 包含一个清晰的概念解释2. 提供一个具体的代码示例或实际应用场景 3. 提出2-3个思考问题帮助巩固理解4. 用中文回答，保持教育性请按以下格式返回：概念：示例：思考问题："""3. with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo: # 标题区域 gr.Markdown("# 大模型本地部署 编程助手2. 科学助手3. 数学助手4. 学习助手五、总结 这个项目成功实现了在消费级硬件上部署智能学习助手，基于Qwen1.5-1.8B大模型在CPU环境稳定运行。 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="本地AI学习助手") as demo: gr.Markdown("# 大模型本地部署
41632编辑于 2026-01-30 除了ollama还有哪些模型部署方式？多样化模型部署方式
在人工智能的浪潮中，模型部署是释放其强大能力的关键一环。大家都知道ollama，它在模型部署领域有一定知名度，操作相对简单，受到不少人的青睐。 但其实，模型部署的世界丰富多样，今天要给大家介绍一款工具，帮你轻松部署。对于很多没有专业编程知识的朋友来说，模型部署就像一座难以逾越的大山。 ③体验模型当部署完成，页面下方会显示“立即体验”按钮，点击后，直接进入到AI对话界面，软件支持切换多种智能问答模型，如deepseek满血版、豆包、文心一言等。 除了DS本地部署大师，还有像基于Hugging Face的Transformers库部署方式，它集成众多预训练模型和推理管道，适合有一定编程基础和机器学习知识的人。 不同的模型部署方式各有优劣，大家可以根据自身需求、技术水平和硬件条件综合选择。
72810编辑于 2025-09-17- 来自专栏计算机视觉
深度学习500问——Chapter17：模型压缩及移动端部署（2）
卷积计算是整个卷积神经网络中计算复杂度最高的计算操作，通过分解4D卷积核张量，可以有效减少模型内部的冗余性。 此外，对于2D的全连接层矩阵参数，同样可以利用低秩分解技术进行处理。 因此，如何通过有效的方式来近似度量单个参数对模型的影响，具有重要意义。 （2）学生网络结构的构造。 ，具体包括： （1）Op-level的快速算法：FFT Conv2d（7x7，9x9），Winograd Conv2d（3x3，5x5）等； （2）Layer-level的快速算法：Sparse-block TensorRT优化重构； 2、对于MXnet、PyTorch或其他框架训练的模型，若包含的操作都是TensorRT支持的，可以采用TensroRT API重建网络结构，并间接优化重构； 若训练的网络模型包含 TensorRT不支持的操作 1、TensorFlow模型可通过tf.contrib.tensorrt转换，其中不支持的操作会保留为TensorFlow计算节点； 2、不支持的操作可通过Plugin API
42910编辑于 2024-10-01
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