|
|
相关文章推荐
火山引擎首页
全站搜索
P
pytorch量化后转onnx
pytorch量化后转onnx
社区干货
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、 PyTorch ) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型 转 换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、 ONNX 、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...
AI
使用 pytorch 自己构建网络模型总结|社区征文
视频中给出了 pytorch 从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所...
AI
GPU推理服务性能优化之路
可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即 pytorch 或tensorflow等模型 转成onnx 格式,然 后onnx 格式 转成 TensorRT进行优化。格...
AI
特惠活动
pytorch量化后转onnx-优选内容
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔
# MindStudio精度对比简介> 原因:训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow、
PyTorch
) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。推理场景下, ATC模型
转
换过程对模型进行优化,包括算子消除、算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准算子(如TensorFlow、
ONNX
、 Caffe ) 运算结果存在偏差。为了帮助开发人员快速解决算子精度问题,需要提...
使用
pytorch
自己构建网络模型总结|社区征文
视频中给出了
pytorch
从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所...
GPU推理服务性能优化之路
可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理引擎部署在实际的生产环境中。TensorRT提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。下图为业界最常用的TensorRT优化流程,也是当前模型优化的最佳实践,即
pytorch
或tensorflow等模型
转成onnx
格式,然
后onnx
格式
转成
TensorRT进行优化。格...
pytorch量化后转onnx-相关内容
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
PyTorch , XGBoost, LightGBM, SparkML, Scikit-Learn)连接起来。同时MLX Notebook还在标准SQL的基础上拓展了**MLSQL** **算子**,可以在底层将SQL查询编译成可以分布式执行的**工作流**,完成从数据抽取,加工处理,模型训练,评估,预测,模型解释的**Pipeline** **构建**。4. ### **Pitaya** ******SDK**、TensorFlow(tflite)、XGBoost、CatBoost、LightGBM、...) 转换成 端上支持的模型格式并进行压缩 量化 。覆盖CV、Audio、NLP等多个业务领域的常用OP,在端上兼容全部安卓机型和iOS机型。* 高通用:支持CPU/GPU/NPU/DSP/CUDA等处理器、可以结合处理器硬件情况、当前系统资源占用情况进行择优选择与调度。* 高性能:支持多核并行加速和低比特计算(int8,int16,fp16),降低功耗的同时提升性能,整体性能在业界持续保持领先。...
来自：
开发者社区
预置镜像列表
机器学习开发中镜像用于提供开发所需的运行环境,机器学习平台为用户提供了包括 Python、CUDA、 PyTorch 、TensorFlow、BytePS 等多种依赖的预置镜像供用户直接使用。 相关概念 镜像 预置镜像列表 PythonPython 是目前... 2.3 Triton Inference ServerTriton Inference Server 是一个针对 CPU 和 GPU 高度优化的推理解决方案,它不仅支持 SavedModel、Torchsript、 ONNX 、TensorRT 等多种格式的深度学习模型,同时在较高版本中还支持 XGBo...
来自：
文档
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
Apache Hudi 提供了 MOR(Merge- On -Read)的方式更新、加列,相比于传统的 COW 方式大大降低了特征调研导入的开销。然而 Hudi 在读取时的合并性能不太理想,涉及多种格式的 转 换、溢出磁盘引起额外 IO 等。此外 Hud... 以及传统的 PyTorch 和 TensorFlow 等,用户可以根据需求选择适合的计算、训练框架。第二层即猛犸湖的**核心层**。对外为用户提供了 SDK 自助和元数据服务,平台能力上支持多种运维作业,如数据导入、维护等任务。值...
来自：
开发者社区
GPU-部署ChatGLM-6B模型
结合模型 量化 技术,支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化 级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助... Pytorch :开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Anaconda:获取包且对包能够进行管理的工具,包含了Conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项,用于创建Python...
来自：
文档
GPU-使用Llama.cpp 量化 Llama2模型
本文以搭载了一张V100显卡的ecs.g1ve.2xlarge实例,介绍如何在云服务器上利用Llama.cpp执行Llama2-7B模型的 量化 ,并对比基于CPU的推理和基于GPU的推理速度。 背景信息Llama.cpp简介Llama.cpp是使用C++语言编写的大模... Pytorch :开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1为例。 Python:执行Llama.cpp的某些脚本所需的版本。本文以Python 3.8为例。 使用说明下载本文所需软件需要访问国外...
来自：
文档
火山引擎部署ChatGLM-6B实战指导
由清华技术成果 转 化的公司智谱 AI 开源,具有 62 亿参数。结合模型 量化 技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化 级别下最低只需 6GB 显存)。
白皮书
相关主题
最新活动
推荐文章