训练推理一体化:MegEngine 支持多种硬件平台( CPU,GPU,ARM ),不同硬件上的推理框架和 MegEngine 的训练框架无缝衔接;部署时无需做额外的模型转换,速度/精度和训练保持一致,有效解决了 AI 落地中“部署环境和训练环境不同,部署难”的问题。 动静合一:动态图易调试,静态图好部署。MegEngine 在静态图的基础上,逐渐加...
; //在这里我们进行预处理,推理,后处理的部分 worker->segmenter(...); //资源获取即初始化,在这里创建engine,并且建立推理上下文。如果已经有了engine的话就直接load这个engine,并且建立推理上下文 worker->segmenter.load_image(...); //在这里我们读取图片,并分配pinned memory,分配device memory mask = worker...
【新智元导读】6月10日,腾讯优图实验室开源了一款深度学习推理框架TNN,高效解锁计算机视觉算法。 TNN是一款移动端推理框架,具有高性能、轻量级的特点,拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多优势。目前TNN已经在手机QQ、微视、P图等应用中落地。 TNN框架在原有Rapidnet、ncnn框架的基础上进一步加强了对移动端设备...
6 月 10 日，腾讯优图实验室宣布正式开源新一代移动端深度学习推理框架 TNN，通过底层技术优化实现在多个不同平台的轻量级部署落地。该框架性能优异、简单易用。基于 TNN，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端并高效执行，开发人工智能 APP，真正将 AI 带到指尖。开源地址：https://github.com/Tencent/TNN 轻...
深度学习推理框架在大规模数据分析和实时处理上得到了广泛应用。它可以应用于自动驾驶,医疗诊断,文字识别,语音识别,图像处理,机器翻译和视频理解等领域。其优点之一是使用户能够定制自己的深度学习模型,以更直观的方式运行赋能应用。 深度学习推理框架的另一个优势在于它的易用性。它提供的尤其快速的体验,灵活的技术架构...
与深度学习训练的通用框架相比,FT 使您能够获得更快的推理流水线以及基于 Transformer 的神经网络具有更低的延迟和更高的吞吐量。FT 对 GPT-3 和其他大型 Transformer 模型进行的一些优化技术包括: 层融合(Layer fusion) 这是预处理阶段的一组技术,将多层神经网络组合成一个单一的神经网络,将使用一个单一的核(kern...
金融界2024年9月30日消息，国家知识产权局信息显示，成都阿加犀智能科技有限公司申请一项名为“一种深度学习推理方法、装置、设备及介质”的专利，公开号 CN 118709793 A，申请日期为 2024 年 8 月。专利摘要显示，本申请公开了一种深度学习推理方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，用于解决现有推理框架在...
深度学习推理框架 深度学习框架直接得到的模型太重,在移动端及CPU上直接部署不合适,因此将训练出的模型通过推理框架部署. 推理框架包括:模型优化器和推理引擎两部分. 推理框架选择: 带GPU的桌面系统,用TensorRt. nvidia自家的,还有量化 手机上选择,Tvm,ncnn等arm opencl的优化成果。阿里腾讯,移动端切身所需。需要...
在本次技术开放日上，金山办公发布了一款人工智能深度学习推理框架KSAI-lite，具有免费、开源、跨端的特性;自适应国内外主流软硬件平台，包括国产信创环境;在OCR(光学字符识别)、机器翻译、智能校对等落地场景具有显著优势。据悉，KSAI-lite在立项时确立了四个目标：通用、高性能、轻量和专业。在后续的技术实践中，K...
这时,大模型推理框架应运而生,为深度学习的发展开启了新的篇章。 一、大模型推理框架的基本概念 大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架,旨在支持大规模深度学习模型的训练和部署。它提供了一系列的工具和服务,使得开发者能够高效地在大规模数据集上训练和部署深度学习模型,并进行推理任务。这一框架通常包括...