此外,还有TII发布的Falcon模型和Mosaic ML发布的MPT模型等模型也参与了此类模型的竞争。尽管这些小参数模型的性能不如传统的大参数模型,但它们使得LLMs能够在边缘设备上运行。它们的出现标志着语言模型行业对使用LLMs的边缘设备应用场景的重视。同时,随着混合专家、量化和压缩等技术的应用,小参数模型在保持参数量的同时,...
1、简介 之前的内容我们成功调用了摄像头并调用opencv库函数,实现手机摄像头的是实时边缘检测,使用canny边缘检测提取图像边缘特征,当然还能实现更为复杂的函数功能。经过前两次的学习已经掌握了环境配置和基本图像处理功能应用,接下来我们便进入该课程的主要部分,深度学习模型部署实战课程,实现自己的分类模型部署实战。 2、...
这为大模型在边缘侧部署提供了更好的可扩展性。 应对突发状况:在某些情况下,如网络拥堵或设备故障,边缘部署可以提供更加稳定的服务,因为数据处理是在本地进行的,可以快速响应并处理突发状况。 在边缘侧部署大模型需要综合考虑多个因素,包括硬件资源、网络环境、模型优化等。软硬件适配方面,需要选择合适的硬件设备,确保...
还有一件事我想提一下,如果开发者提供了模型级操作符信息,构建工具会智能地只注册必要的信息,这样我们可以缩小二进制文件的大小。 不同的环境对内存有非常特殊的需求,所以我们提供了名为MemoryManager的对象,允许用户进行大量的自定义配置。内存管理器由两个内存分配器组成。其中一个用于初始化过程,另一个用于内核和委...
之前的内容我们成功调用了摄像头并调用opencv库函数,实现手机摄像头的是实时边缘检测,使用canny边缘检测提取图像边缘特征,当然还能实现更为复杂的函数功能。 经过前两次的学习已经掌握了环境配置和基本图像处理功能应用,接下来我们便进入该课程的主要部分,深度学习模型部署实战课程,实现自己的分类模型部署实战。
2022年6月份到某单位工作,目前入职近一年,做的主要工作就是在边缘设备上部署AI模型,实现推理。已完成设备如下: 在Atlas 200 上部署ascend-pytorch,实现Python版yolov5行人检测推理。 在极视角极光 AI 边缘计算盒子上部署yolov5行人检测算法。(同样基于Atlas200,使用极视角提供的SDK完成推理), ...
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) 1、介绍在配置好aidlux相关环境之后,玩转相关有趣ai案例demo后,相信你一定想更快了解更多开发应用。本次学习使用notebook开发环境,手写代码,玩转简单opencv函数调用手机摄像头,实现简单功能。
基于aidlux的ai模型边缘设备模型部署实战(3.图像分类) 1、简介 之前的内容我们成功调用了摄像头并调用opencv库函数,实现手机摄像头的是实时边缘检测,使用canny边缘检测提取图像边缘特征,当然还能实现更为复杂的函数功能。 经过前两次的学习已经掌握了环境配置和基本图像处理功能应用,接下来我们便进入该课程的主要部分,...
之前的内容我们成功调用了摄像头并调用opencv库函数,实现手机摄像头的是实时边缘检测,使用canny边缘检测提取图像边缘特征,当然还能实现更为复杂的函数功能。 经过前两次的学习已经掌握了环境配置和基本图像处理功能应用,接下来我们便进入该课程的主要部分,深度学习模型部署实战课程,实现自己的分类模型部署实战。
具体操作步骤可见视频中操作。运行canny边缘检测算法,你也可以自己开发其它功能代码,最终效果如视频所示。 https://www.bilibili.com/video/BV1pV411G7W7/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2e33085512e31cc1becd7895aabcebe8 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)http...