利用PyTorch Profiler实现大模型的性能分析和故障排查
本文介绍PyTorch Profiler结合TensorBoard分析模型性能,分别从数据加载、数据传输、GPU计算、模型编译等优化思路去提升模型训练的性能。最后总结了一些会导致CPU和GPU同步的常见的PyTorch API,在使用这些API时需要考虑是否会带来性能影响。
AI试衣图片分割API详情
AI试衣图片分割模型是AI试衣的辅助模型,可对模特图、服饰图进行分割,用于AI试衣图片的前后处理。该模型不是AI试衣的必选项,但将该模型与AI试衣模型搭配使用,可实现一些特定的试衣效果。
如何调用AI试衣Plus API接口
模型概览模型名模型简介aitryon-plusaitryon-plus是一款效果出众的虚拟试衣图片生成模型,可基于服饰平拍图片以及人物正面全身照,输出服饰的人物试衣效果图片。相较于aitryon模型,aitryon-plus模型在图片清晰度、服饰纹理细节和logo还原效果等方面均有提升,但生成耗时较...
AI大模型企业应用实战--本地大模型部署
3 使用 Ollama 在本地部署大模型 3.1 下载并运行应用程序 3.2 从命令行中选取模型(ollama pull llam2) 官网支持的模型: 挑选一个比较小的试玩下: 3.3 运行 浏览器: 4 本地大模型调用 既然部署本地完成了,来看看如何调用呢? from langchain_community.llms import Ollam...

AI大模型企业应用实战-LCEL-LangChain表达式语言
一种在langchain之上封装的高级解释语言,简化链条开发,支持真实生产环境而发明。 更好的流式支持 更好的异步支持 优化执行时间 支持重试和反馈 轻松获取中间步骤 输入输出强验证 无缝追踪集成 无缝部署集成 SEO Meta-title: 在Langchain之上封装的高级解释语言:简化链条开发,支持生产环境 Meta-description: 了解如何在Langc...

AI大模型企业应用实战-为Langchain Agent添加记忆功能
0 前言 在开发复杂的AI应用时,赋予Agent记忆能力是一个关键步骤。这不仅能提高Agent的性能,还能使其在多轮对话中保持上下文连贯性。本文将详细介绍如何在Langchain框架中为Agent添加记忆功能,并深入解析每个步骤的原理和最佳实践。 Agent记忆功能的核心组件 在Langchain中,构建具有记忆功能的Agent主要涉及三个核心组件: 工具(Tools): Agent...

AI大模型企业应用实战-什么是zero-shot, one-shot和few-shot Learning
1 Zero-shot learning 零样本学习。零样本学习是一种机器学习模式,其中预训练的深度学习模型被要求对一个类别的样本进行泛化。零样本学习的理念类似于人类自然地发现数据类别之间的相似性,并以此来训练机器进行识别。 零样本学习的主要目标是能够在没有任何训练样本的情况下预测结果;机器必须识别训练期间未见过的类别的物体。零样本学习基于在训练期间输入的实例中已有的知识进行知识转移。 零...

AI大模型企业应用实战-Agents是什么?
0 前言 "Agents are not only going to change how everyone interacts with computers. They're also going to upend the software industry, bringing about the biggest revolution in computing since we went f.....

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