这类场景关注的指标是,在满足一定处理延时的要求下,能同时处理的数据流的个数。第三种场景“Server”比较复杂,需要处理随机到达(泊松分布)的Inference请求,这种情况关注的指标是,在满足一定处理延时的要求下,可以实现的QPS(Queries Per Second)。第四种场景“Offline”,比较简单,就是所有数据一下到达,进行离线处理,看...
AI算法效果一般用accuracy表示,当然具体的任务还有一些具体的量化指标,但核心理念都是准确率。 效果(accuracy)是算法团队需要解决的核心问题,移动端工程化部署的时候,accuracy不会提高,甚至某些技术还会牺牲一些accuracy,以换取更好的执行效率。 2. 效率(快、省): 2.1 快:latency 也就是单次AI算法模型运行(inference)...
与业界其他方案相比,AIAK-Inference 主要有 2 大特点,第一个是博采众长,支持多种优化后端的无缝接入,并通过计时选优的方法将效果最后的加速后端提供给用户;第二则是深入场景,针对重点场景的计算模式,通过 AIAK-OP 算子库进行专有加速。 AIAK-Inference 的加速原理也类似第二节讨论的业界常见方案,主要从图精简、...
AI 技术在实际应用中包括两个环节:训练(Training)和推理(Inference)。训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型,使其能够适应特定的功能。训练需要较高的计算性能、能够处理海量数据、具有一定的通用性。推理是指利用训练好的神经网络模型进行运算,利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。
AI 技术在实际应用中包括两个环节:训练(Training)和推理(Inference)。训练是指通过大数据训练出一个复 杂的神经网络模型,使其能够适应特定的功能。训练需要较高的计算性能、能够处理海量数据、具有一定的通 用性。推理是指利用训练好的神经网络模型进行运算,利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。
在计算待匹配的两个人物的相似度时，就能够通过各个部件一一比对，并用其对应的不确定性来做权重进行计算。一方缺失的部件，其不确定性高，进而权重变低甚至为0，这样相似度就取决于待比较的两个人物共同出现的身体部位的视觉特征。整体上看，我们的 ESA Re-ID 方法是端到端的模型，在 inference 阶段不依赖任何第...
AI出山:技术发展赛道明确 在企业AI需求呈指数级增长的今天,让技术创新的增长跟上需求的脚步,是AI时代大多数企业的共同奋斗目标。 在过去的几年中,深度学习逐渐从模型训练发展到推理阶段。经过训练(Training)之后神经网络,可以快速高效地从新的数据中推理(Inference)各种结论,人工智能发展到不同阶段有不同的侧重点,当深...
人工智能芯片主要分为“训练(Training)”芯片和“推理(Inference)”芯片。“训练芯片”主要用于人工智能算法训练,即在云端将一系列经过标记的数据输入算法模型进行计算,不断调整优化算法参数,直至算法识别准确率达到较高水平。“推理芯片”主要用于人工智能算法推理,即将在云端训练好的算法模型进行裁剪优化变“轻”之后,进...
4. 对硬件、模型、infra、用户数据反馈等进行全栈优化,已经在娱乐性聊天领域形成了数据和技术壁垒: • 模型能力和对长尾角色的数据覆盖直接决定了用户聊天体验,character ai 和竞品相比有明显更高对话交互质量和智能水平,可以进行更贴近角色的聊天。 • 模型优化能力和 inference cost 直接决定serving用户的成本和效率...