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...
这是通过在执行之前准备输入和输出张量来实现的。而用户只需要付出一次代价,即使他们想多次运行该模型。我们确保ExecuteTorch运行时的第二个原则是保持一个非常小的二进制文件大小以及内存占用,这是通过将复杂逻辑和动态性推移到提前编译器中来实现的,并确保Executorch运行时逻辑。 最后但并非最不重要的是,我们还提供了...
边缘计算是指将计算任务从云端推向网络的边缘,即设备或终端,以实现更快的计算速度和更低的网络延迟。在移动设备上部署深度学习模型时,我们需要考虑以下思路和注意点: 模型优化:首先,需要对深度学习模型进行优化,以适应移动设备的计算资源和性能。这包括减小模型的大小、降低模型的精度要求、优化模型的架构等。例如,可以...
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...
为增强设备上的智能性,在边缘设备部署大型语言模型(LLMs)成为了一个趋势,比如微软的 Windows 11 AI + PC。目前部署的大语言模型多会量化到低比特。然而,低比特 LLMs 在推理过程中需要进行低精度权重和高精度激活向量的混合精度矩阵乘法(mpGEMM)。现有的系统由于硬件缺乏对 mpGEMM 的原生支持,不得不将权重反量...
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,...
Shortened LLaMA在zero-shot任务性能方面与目前最新的宽度剪枝方法相媲美,同时提高了模型的整体推理速度。本文作者提到,Shortened LLaMA非常适合与在本地或边缘计算设备上部署LLM。 论文题目: Shortened LLaMA: A Simple Depth Pruning for Large Language Models 论文链接: https://arxiv.org/abs/2402.02834...
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。
本次主题学习的内容为:进行ai模型实战之部署在移动端或边缘设备中,完整ai项目的最终落地。没有相关边缘设备可以使用aidlux。 本次进行的学习只需进行如下安装配置。 aidlux相关的安装使用,环境配置参考如下链接同济子豪兄。(notebook无法在浏览器中打开,降低不同更换不同版本)。
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。