黑芝麻智能山海开发工具链是一个配合华山系列和武当系列两款芯片的开发工具链,能够为开发者提供快速开发的平台,具有很强的可扩展性、完整性和灵活性。 首先,我们整体看一下量化和部署一体化的流程。 大家熟知的深度学习模型,像障碍物检测模型、车道线检测模型、语义分割模型、行为监控模型,随着电动汽车越来越火,其实很多功能都依赖于这
地平线的征程5和天工开物工具链,其实已经积累了一套比较完善的软件工具,这套软件工具从用户训练的浮点模型开始,然后做量化、训练、编译、部署、优化等,最终部署到嵌入式端。以量化为例,基本上整个芯片工具链会提供PTQ的后量化和QAT的量化训练这两种量化方式。在优化编译阶段,可以提供Checker、Calibrator和分析、仿真等...
此次接入的模型不仅集成了百度独家的内容安全算子,提升了模型的安全性和企业级的高可用性,还支持了BLS日志分析和BCM告警,确保用户的应用能够安全、稳定地运行。 千帆平台作为一个全流程、一站式的AI服务提供者,不仅提供了丰富的模型资源,还配备了一系列工具链,包括数据加工、模型精调、模型评估和模型量化,帮助企业根据...
1. 技术民主化进程:借助Hugging Face生态和PEFT框架,普通开发者能在Colab环境下实现大模型微调。这种低资源消耗方案打破了传统大模型训练的门槛,背后是量化技术(bitsandbytes)与参数高效微调(PEFT)的协同效应。2. 推理链工业化构建:移植Will Brown的奖励函数体系到GSM8k数据集,意味着数学推理能力的训练正形成标准化流程...
Yolo v5 是深度学习领域中一个非常流行的目标检测模型。它使用卷积神经网络 (CNN) 结构,能够识别和定位图像中的物体。在计算机视觉任务中,如自动驾驶或安全监控系统等领域,YOLO v5 的应用尤为广泛。 根据您提供的信息,这个“项目资源”包含了多个技术领域的项目源码,包括前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、...
1、资源内容:基于Yolo v5 版本代码,训练的模型可以用于地平线的AI工具链模型量化 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的学习者,作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。
山海工具链支持不同种类的深度学习框架和模型格式,比如说像常见的PyTorch、Caffe、TensorFlow等,输入格式有ONNX,也支持PB。 图中间的部分是我们工具链做的一些事情,能够提供黑芝麻智能研发的量化、分区、模型优化算法,自动生成底层的模型代码。 在开始具体的工具链介绍之前,还想和大家介绍一下黑芝麻智能自主研发的NPU。
山海工具链支持不同种类的深度学习框架和模型格式,比如说像常见的PyTorch、Caffe、TensorFlow等,输入格式有ONNX,也支持PB。 图中间的部分是我们工具链做的一些事情,能够提供黑芝麻智能研发的量化、分区、模型优化算法,自动生成底层的模型代码。 在开始具体的工具链介绍之前,还想和大家介绍一下黑芝麻智能自主研发的NPU。
模型训练好之后,需要经过黑芝麻智能山海工具链(BST-DAL)量后才能部署到硬件计算平台,也就是计算芯片上面。 黑芝麻智能提供50多种AI参考模型库的转换用例,大大降低了算法开发的门槛,同时也保证了算法精度,支持一些客户自定义算子开发。 虽然BST-DAL量化编译流程有不同的阶段,但是开发者只需要关注模型的输入、输出以及...
山海工具链支持不同种类的深度学习框架和模型格式,比如说像常见的PyTorch、Caffe、TensorFlow等,输入格式有ONNX,也支持PB。 图中间的部分是我们工具链做的一些事情,能够提供黑芝麻智能研发的量化、分区、模型优化算法,自动生成底层的模型代码。 在开始具体的工具链介绍之前,还想和大家介绍一下黑芝麻智能自主研发的NPU。