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。
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大模型复习“搭子”—部署流程演示
AI大模型复习“搭子”—部署流程演示 内容介绍 1.什么是文档智能 2.文档智能 & RAG 3.基于文档智能和百炼平台的RAG应用案例 01. 什么是文档智能 1.1 产品概述 文档智...

阿里云函数计算助力AI大模型快速部署
概述 随着人工智能技术的快速发展,AI大模型已经成为企业数字化转型的重要工具。然而,对于许多业务人员、开发者以及企业来说,探索和利用AI大模型仍然面临诸多挑战。业务人员可能缺乏编程技能,难以快速上手AI模型;开发者可能受限于GPU资源,无法高效构建和部署AI应用;企业则希望简化技术门槛,以更低的成本和更高的效率利用AI大模型。 阿里云函数计算作为一种无服务器计算服务,以其按量付费...
从零到一,打造专属AI王国!大模型私有化部署全攻略,手把手教你搭建、优化与安全设置
从零开始:大模型私有化部署的完整流程 对于许多企业而言,将大型AI模型私有化部署在本地或私有云上,不仅能够保障数据的安全性,还能实现更加高效的计算和响应。本文将带你从零开始,完整体验大模型私有化部署的每一个步骤,并提供相应的示例代码,确保你的AI项目能够顺利上线。 第一步:需求分析在开...
RAG让AI大模型更懂业务解决方案部署使用体验
根据指导文档,在部署体验过程中,我得到了相对充分的引导和文档支持。文档中提供了详细的步骤说明,包括环境配置、依赖安装以及代码示例等,帮助我顺利完成了部署。 改进建议:可以进一步优化知识库的问题汇总,如果部署失败,有哪些案例可以参考。 本次解决方案的阅读和部署体验都非常顺利。其原理清晰,文档支持充分&...
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...

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