Публикации по теме 'inference'


Объединение преобразований данных с нейронной сетью для более быстрого вывода и упрощения производства…
Авторы: Сандип Кришнамурти , Джейк Ли Предварительная обработка данных - это обычный шаг перед подачей данных для обучения модели и вывода. Gluon , обязательный Python API MXNet , чаще всего используется для обучения модели. Gluon предоставляет вам простые в использовании API-интерфейсы преобразования данных, которые скрывают сложность выполнения асинхронной предварительной обработки данных во время обучения. Однако при развертывании модели в производственной среде вам все равно..
Руководство по совместному использованию GPU поверх Kubernetes
В настоящее время стандартная версия Kubernetes не поддерживает совместное использование графических процессоров между модулями. Однако, расширив модуль планировщика kubernetes, мы подтвердили, что можно фактически виртуализировать память графического процессора и, следовательно, получить гибкость при совместном использовании и использовании доступной мощности графического процессора. В этом сообщении блога мы стремимся провести вас через шаги настройки для совместного использования..
Скорость вывода ONNX: ансамбль или нет?
В Ixor у нас есть несколько моделей машинного обучения, работающих на экземплярах AWS ECR . Утверждение время — деньги можно понимать буквально в облачных вычислениях, поэтому мы всегда ищем варианты ускорения нашего производственного кода. Один вариант — профилировать наш код и сделать все более эффективным, но другой вариант — оптимизировать размер наших моделей машинного обучения. Вот некоторые принципы глубокого обучения, которые действуют в целом: Большие модели оцениваются..
Как развернуть веб-приложение машинного обучения?
Сравнение методов развертывания машинного обучения на мобильных устройствах и на серверах. В своем предыдущем посте я рассказал о том, как хотел создать мобильное приложение, работающее как Google Lens, но с моими собственными моделями классификации изображений. Хотя существует множество онлайн-ресурсов с примерами кода для создания простой модели классификации изображений, их недостаточно для развертывания. Тем не менее, я нахожу множество вариантов того, где и как развернуть..
Как уменьшить разрыв в производительности между GPU и CPU для моделей глубокого обучения
Графический процессор часто является выбором по умолчанию для эффективного запуска больших моделей глубокого обучения. Но есть ли способ оптимизировать вывод для производительности ЦП, чтобы достичь производительности, подобной графическому процессору, в моделях глубокого обучения? В этом посте рассказывается об эффективности модели и исследуется разрыв между выводами GPU и CPU для моделей глубокого обучения. Вы узнаете, как уменьшить этот разрыв с помощью различных методов,..
Вывод из модели машинного обучения с использованием Angular и Flask — Сквозная реализация
Основы машинного обучения Основы Python Основы фляги Угловые основы Сохранение и загрузка модели машинного обучения — Ссылка Что такое вывод? После обучения модели необходимо использовать обученную модель путем передачи соответствующих входных данных для получения выходных данных. Результатом может быть классификация, прогнозирование, кластеризация и т. д. Этот процесс использования модели для создания выходных данных называется выводом . По сути, за кулисами, на основе..
Изучение скрытых марковских моделей на простых примерах и в Matlab [часть 1]
Закончив выполнять упражнения, которые я покажу в этой статье, я понял, что они очень помогли мне понять скрытые марковские модели (СММ). Вот почему я подумал, что эта статья может быть полезной для тех, кто пытается понять основные концепции HMM на практике. Информация будет подаваться в двух вариантах — бумажном и кодовом. Предпосылки для части кодирования: Матлаб установлен* Statistics and Machine Learning Toolbox также установлен для вашего Matlab *Если вы студент, есть..