这篇文章通过一个实际的例子简要介绍了因果推理，这个例子来自于《The Brave and True》一书，我们使用 CausalPy 来实现。 因果推理是从观察数据中估计因果效应的过程。...在上面的例子中，我们可以使用其他类似省的数据。...在将数据传递给CausalPy之前，我们必须进行一些预处理工作，最还要把数据变成宽表的格式 piv = cigar.pivot(index="year", columns="state", values...除了使用SyntheticControl作为我们的实验类型外，我们还告诉CausalPy想要使用WeightedSumFitter作为我们的模型。...CausalPy 可以使用不同类型的模型用于准实验的因果推理，他的地址如下： https://causalpy.readthedocs.io/en/latest/ 另外《The Brave and True
使用 Serverless 进行 AI 预测推理 概览 在 AI 项目中，通常大家关注的都是怎么进行训练、怎么调优模型、怎么来达到满意的识别率。...对于 AI 项目来说，落地到实际项目中，就是将训练的模型，投入到生产环境中，使用生成环境的数据，根据模型进行推理预测，满足业务需求。...同时 SCF 云函数也已经灰度开放了 GPU 支持，可以使用 GPU 来进一步加快 AI 推理速度。 模型准备 在这里我们使用 TensorFlow 中的 MNIST 实验作为案例来进行下面的介绍。...，或者使用url传入的图片地址，将图片下载到本地后交由 TensorFlow 进行预测推理。...使用 API 网关进行 API 封装 接下来我们通过 API 网关服务，来创建一个 API 对刚刚创建的推理函数进行封装，并对外提供 API 服务。
说的直白点，aidlux就是一个在arm架构芯片的设备上运行的linux系统，我们可以将身边的安卓设备当作边缘设备，在aidlux的基础上，使用安卓设备作为硬件来进行AI推理模型迁移登录网站：https...://aimo.aidlux.com/#/model-convert选择模型优化，传入对应格式的模型点击next图片点击next，选择目标格式：图片图片点击submit即可开始进行模型转换，转换成功后下载对应的模型转换结果即可部署和推理过程可以观看视频
而TensorRT-LLM是在TensorRT基础上针对大模型进一步优化的加速推理库，它号称可以增加4倍的推理速度。 所以本文将对其做一个简单的使用介绍。...利用日志记录和监视工具跟踪能源使用情况、计算效率和硬件运行状况。这样可以定期审查运营成本，并准备根据这些见解调整使用模式或配置。...通过其直观的Python API, TensorRT-LLM使LLM优化和推理平民化，使这些先进技术能够为更广泛的受众所使用。...TensorRT-LLM的量化支持允许使用较低的精度(如FP8)进行计算，TensorRT-LLM在资源消耗、执行速度和模型精度之间实现了良好的平衡。...这不仅加快了推理速度，还减少了内存使用，这对于在受限环境中部署大型模型至关重要。
所以本文将在多个gpu上并行执行推理，主要包括：Accelerate库介绍，简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。...本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上 基本示例 我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。...下面是一个简单的、非批处理的推理方法。...现实世界中，我们可以使用批处理推理来加快速度。...huggingface的Accelerate包则为我们使用多GPU提供了一个很方便的选择，使用多个GPU推理可以显着提高性能，但gpu之间通信的开销随着gpu数量的增加而显著增加。
在 HuggingFace 上我们不仅可以托管模型，还可以方便地使用各种模型的 API 进行测试和验证，部署属于自己的模型 API 服务，创建自己的模型空间，分享自己的模型。...本文将介绍 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法。...HuggingFace 推理 API 在 HuggingFace 托管的模型中，有些模型托管之后会提供推理 API，如果我们想快速验证模型是否可以满足我们的需求，可以使用这些 API 进行测试，下面以这个模型为例...页面小组件 推理 API 有两种使用方式，一种是在模型页面的右侧找到推理 API 的小组件页面，初始界面如下图所示： 我们可以在这个页面中上传图片，然后就可以看到模型进行推理运行，等一会后推理结果就出来了...Docker：推理空间也可以使用 Docker 容器进行部署，它内部支持了 10 种模版。 Static：静态页面，我理解是包括 Html、Js、Css 等前端资源来作为页面展示。
在一般使用者执行影像辨识的过程中，往往都是使用OpenCV读取影像，再经由模型特性转换适合的格式后，放入已训练好的模型得到推理结果。...以笔者的使用方式为例，若是要针对不同的摄影机画面进行推理，往往得自行设定不同的输入源，像是多个视讯串流或是安装了一个以上的摄影机，以OpenCV读取不同USB摄影机为例： cap1 = cv2.VideoCapture...DeepStream针对多影像输入这方面的问题进行了改善与加速，本篇文章将着重在如何设定DeepStream读取多个影像进行推理的部份，也提供在不同来源下如何设定的问题进行说明。...02 设定Deepstream 首先要让DeepStream能正常读取ONNX档案进行推理 ： 1....除了能让使用者更方便执行多输入源作推理之外，DeepStream还能让使用者执行不同模型对一个画面作推论，有兴趣的话可以参考官方说明文件。
虽然概率编程(PP)技术能够在自由形式的模型上自动推导推理算法，但人工智能的完全自动化需要在动态模型上进行推理的专门工具，以及控制代理与其模拟环境之间交互的实验协议的描述。本文的贡献是双重的。...更具体地说，我们将动态环境中的人工智能主体描述为概率状态空间模型(SSM ),并通过在SSM的因子图表示上传递消息来对这些主体中的感知和控制进行推理。...主动推理 。。。 因为主动推理从对控制的观察进行推理，推理过程需要定义一个“逆”概率模型，该模型有时被称为识别模型qt。...此外，因为ForneyLab以独立(Julia)程序的形式生成推理算法，所以这些算法可以在执行前进行手动优化。 7....使用ForneyLab的自动推导将推理算法作为Julia程序返回，该程序可以在实验协议的上下文中定制和执行。
接下来，我们可以通过运行以下R代码来模拟数据集，并使用Stan和我们的文件linreg.stan来拟合模型： set.seed(123) n <- 100 x <- rnorm(n) y <- x+ (...要获得回归斜率，我们可以执行以下操作： result <- extract(fit) hist(result$beta) β的后验分布直方图 图片.png 现在让我们使用标准普通最小二乘拟合线性模型...stan和贝叶斯推理 有兴趣探索Stan并使用它来执行贝叶斯推理，这是出于测量误差和数据缺失的问题。
挑战 在视频流媒体的因果推理中，具有诸多限制因素与技术挑战如： 传统机器学习具有局限性。如神经网络和决策树仅仅判断了已收集数据的相关性，限制了它们只能进行关联性预测，不满足因果推理的要求。...，再使用抽样的 INB 轨迹 _{1:} ，在新的 setting B（对应不同的算法或者缓冲区大小）进行视频会话，Veritas 的模拟为反事实查询提供了 个结果，确定了在给定观察数据的情况下推断步骤中固有的不确定性...在非下载期间，使用前后两个视频块的吞吐量进行线性插值。...（不考虑未观察到的混杂因素） CausalSim：利用传统机器学习进行因果推理的方法，需要使用随机对照试验（RCT）获得的训练数据，会随机将会话分配给 K 个 ABR 算法。...突显了使用机器学习进行反事实查询预测的局限性。
在没有明确区分感知和推理的情况下，现有方法使用整体模型来学习相关性，牺牲透明度和可解释性以换取性能的提高。此外，如实验所示，深度模型几乎总是过度适应训练机制，并且无法正确泛化。...(iii)我们对感知和推理的内部功能进行了分析，为PrAE提供了一个可解释的解释。 2....前端使用 CNN 提取对象属性分布，随后由场景推理引擎聚合以生成面板属性分布。面板中所有面板属性分布的集合称为其概率场景表示。...使用REINFORCE，整个系统在没有属性注释的情况下进行训练以课程方式；有关 PrAE 的概述，请参见图 1。...学习者也很难基于较低级别的基元（例如线和角）进行感知和推理。
介绍 vLLM 是一个快速且易于使用的库，用于 LLM 推理和服务，和 HuggingFace 无缝集成。...区别于 chatglm.cpp 和 llama.cpp，仅是在 GPU 上的模型推理加速，没有 CPU 上的加速。...在吞吐量方面，vLLM 的性能比 HuggingFace Transformers （HF） 高出 24 倍，文本生成推理 （TGI） 高出 3.5 倍。...可以使用 ray 框架实现分布式推理：https://vllm.readthedocs.io/en/latest/serving/distributed_serving.html Github: https...Openai 的 sdk 进行请求 import openai # Modify OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server. openai.api_key
在测试期间，我们还使用 Speedster 收集有关顶级策略的性能信息，以减少推理延迟。...这次测试是在带有 ResNet 的 Nvidia 3090Ti GPU 进行的，与 PyTorch 2.0 新闻稿中示例中使用的模型相同。...这也是因为 ONNX Runtime 主要是为推理而设计的（通常使用较小的批大小），而PyTorch 2.0 的主要目标是训练。...这说明批大小等于 1 时没有使用全部计算能力，而其他推理的优化器，如 ONNX 运行时能够更好地管理计算能力。...这显示了 Nvidia 能够在推理时更好地利用硬件缓存，因为激活占用的内存随着批量大小线性增长，适当的内存使用可以大大提高性能。 基准测试高度依赖于所使用的数据、模型、硬件和优化技术。
在视频理解和推理的场景中，空间卷积被大量应用，它建立的基本假设是卷积核由所有的时空位置共享，然而这种方式受限于卷积神经网络的特性，无法进行时序推理，进而不能胜任很多常见的时序下游任务。...最近，来自阿里巴巴达摩院、新加坡国立大学以及新加坡南洋理工大学的几位研究者提出了时序自适应卷积（TAdaConv），让卷积核自适应地沿着时间维度进行调整，从而使空间卷积能够进行时序推理。...相比早期的时序推理方法而言，TAdaConv更为高效，并行度高，同时还能大大提升模型容量。...因此，要放松时序上的不变性，TAdaConv 需要在不同的视频帧中使用不同的卷积权重，如下图所示： 具体地，TAdaConv 将每一帧的卷积核 分解为一个基权重和一个校准权重的组合： 其中基权重...TAdaConv 使用的校准权重生成过程可以参考下图： 如上图所示，研究者认为，校准权重 的生成不仅需要考虑到当前帧 ，还需要考虑到它的时序上下文 。
但它在推理的时候有多少用处呢？ 一旦训练结束，每个Batch normalization层都拥有一组特定的γ和β，还有μ和σ，后者在训练过程中使用指数加权平均值进行计算。...这意味着在推理过程中，Batch normalization就像是对上一层（通常是卷积）的结果进行简单的线性转换。 由于卷积也是一个线性变换，这也意味着这两个操作可以合并成一个单一的线性变换！...这将删除一些不必要的参数，但也会减少推理时要执行的操作数量。 在实践中怎么做？ 用一点数学知识，我们可以很容易地重新对卷积进行排列来处理batch normalization。...单个图像的初始推理时间为： ? 如果使用了batch normalization折叠，我们有： ? 以及： ? 8448个参数被去掉了，更好的是，几乎快了0.4毫秒！...推理时间为： ? 使用batch normalization折叠后，有： ? 和： ? 现在，我们有26,560的参数被移除，更惊讶的hi，推理时间减少了1.5ms，性能一点也没降。 ?
python训练的模型，转换为onnx模型后，用python代码可以方便进行推理，但是java代码如何实现呢？...首先ONNX 推理，可以使用onnxruntime com.microsoft.onnxruntime <artifactId
该应用程序从Open Neural Network eXchange (ONNX) model Zoo下载 Tiny YOLO v2模型，并将其转换为NVIDIA TensorRT，然后开始对摄像头捕获的图像进行目标检测...使用： 首先，加速你的Jetson NANO。仅nvpmodel是不够的，还需要jetson_clock命令。...对于USB Web相机，如果您的相机被检测为/dev/video1，请使用1作为相机编号。 ?
NLP必备的库 本周我们给大家整理了机器学习和竞赛相关的NLP库，方便大家进行使用，建议收藏本文。...jieba的分词精度和性能非常优异，经常用来进行中文分词的实验对比。此外jieba还可以很方便的自定义词典，使用起来非常灵活。...spaCy与现有的深度学习框架接口可以一起使用，并预装了常见的语言模型。...TorchText可以很方便加载训练数据、验证和测试数据集，来进行标记化、vocab构造和创建迭代器，并构建迭代器。 ?...因其开源且简单的特性，建议大家使用 OpenNMT 进行各种类型的序列学习任务。 ? OpenNMT官网：https://opennmt.net/
现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。...人工智能软件通常使用数百万个数据实例进行训练，这使得人们几乎不可能分析足够多的决策来识别正确或不正确行为的模式。...这项名为「共享兴趣」的新技术将人工智能决策的显著性分析与人工注释的数据库进行比较。 例如，图像识别程序可能会将图片分类为狗的图片，而显著性方法可能会显示程序突出显示狗的头部和身体的像素以做出决定。...相比之下，共享兴趣方法可能会将这些显著性方法的结果与图像数据库进行比较，在图像数据库中，人们注释了图片的哪些部分是狗的部分。...未来，科学家们希望将共享兴趣应用于更多类型的数据，例如医疗记录中使用的表格数据。Boggust 补充说，另一个潜在的研究领域可能是自动估计 AI 结果中的不确定性。
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