这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合。 在大规模机器学习应用中，考虑到大规模的模型部署，机器学习的推理侧计算量往往是训练侧计算量的十倍以上，所以推理侧的优化尤其重要。”...4、MNN 的开源历史 4.1 我们为什么要做端侧推理 随着手机算力的不断提升，以及深度学习的快速发展，特别是小网络模型不断成熟，原本在云端执行的推理预测就可以转移到端上来做。...而最大的劣势是通用性，CoreML 需要 iOS 11+，MLKit 和 NNAPI 需要 Android 8.1+，可以覆盖的机型非常有限，同时难以支持嵌入式设备的使用场景。...随着时间推移，NCNN、Tensorflow Lite、Mace、Anakin 等逐步升级和开源，给与我们很好的输入和借鉴。...我们随着业务需求也在不断迭代和优化，并且经历了双十一考验，已经相对成熟和完善，所以开源给社区，希望给应用和 IoT 开发者贡献我们的力量。
4、MNN的开源历史 4.1 为什么要做端侧推理？ 随着手机算力的不断提升，以及深度学习的快速发展，特别是小网络模型不断成熟，原本在云端执行的推理预测就可以转移到端上来做。...而最大的劣势是通用性，CoreML 需要 iOS 11+，MLKit 和NNAPI 需要 Android 8.1+，可以覆盖的机型非常有限，同时难以支持嵌入式设备的使用场景。...开源方案中 Tensorflow Lite 宣而未发，Caffe 较成熟但不是面向端侧场景设计和开发的，NCNN 则刚刚发布还不够成熟。...随着时间推移，NCNN、Tensorflow Lite、Mace、Anakin 等逐步升级和开源，给与我们很好的输入和借鉴。...我们随着业务需求也在不断迭代和优化，并且经历了双十一考验，已经相对成熟和完善，所以开源给社区，希望给应用和 IoT 开发者贡献我们的力量。
随着 Stable Diffusion 应用的增多，要想打造出任何地方的创意人员都能使用的应用程序，就需要确保开发者能够有效地利用这项技术，这一点至关重要。...用 Stable Diffusion 产出可观的结果需要经过长时间的迭代，因此在设备上部署模型的核心挑战之一在于生成结果的速率。...步骤 4：从终端执行以下命令生成 Core ML 模型文件 (.mlpackage) python -m python_coreml_stable_diffusion.torch2coreml --convert-unet...针对 macOS 设备，执行的程序是 python_coreml_stable_diffusion。...图像生成过程遵循标准配置： 50 个推理步骤，512x512 输出图像分辨率，77 文本 token 序列长度，无分类器引导 (unet 批大小为 2)。
你是Apple的狂热粉丝吗?你用iPhone吗?有没有想过Apple是如何利用机器学习和深度学习来驱动其应用和软件的? 如果你对以上任何一个问题的回答是肯定的，那么你将会得到一场盛宴!...2)CreateML Create ML使我们能够构建机器学习模型，而不需要编写太多代码。...之前，我们只支持“设备上的推理”。这基本上意味着我们在其他机器上训练我们的模型，然后利用训练好的模型对设备本身进行实时预测。新功能导致了更好的用户体验，因为我们不依赖互联网来获得预测。...当用户的脸随着时间变化(长胡子、化妆、变老等)时，它需要保持模型的更新。基本思想是，首先拥有一个通用模型，它为每个人提供平均性能，然后为每个用户定制一个副本。...随着时间的推移，这个模型会变得非常适合特定的用户: ?
“随着计算引擎的核心的日益强大，iPhone将会打开新的机器学习的途径，CoreML在未来的日子里的意义只会上升。” 在这篇文章的结尾，你将知道Apple CoreML是什么，以及它为什么会获得动力。...不同的是，一个优化了CPU，而另一个优化了GPU。这样做的原因是，在推理过程中，CPU有时可能比GPU快。而在训练过程中，几乎每次都是GPU更快。...如果应用程序中有两个功能，它也会自动处理这些功能，这样你就能在两个世界中获得最好的效果。” ? CoreML提供了什么？...这节省了很多时间，因为我们可以用我们的代码进行实验，并在实际手机上试验应用程序之前，修复所有的bug。看看最终的产品会是什么样子: ?...缺点 监督模型的本机支持，只支持无监督或增强学习； 没有对设备进行训练，只有推理(预测)； 如果CoreML不支持某一层的类型，就不能使用它。
随着移动设备的普及和数据的快速增长，将机器学习应用于移动端数据分析变得越来越重要。苹果公司为iOS开发者提供了一个强大的机器学习框架，即CoreML框架。...1.CoreML框架简介 CoreML框架是苹果公司为iOS开发者提供的一款强大的机器学习框架。它的目的是让开发者能够轻松地在移动设备上运行各种机器学习模型，从而实现智能化的应用体验。...CoreML框架支持多种类型的机器学习模型，并提供了一套工具，帮助开发者构建和训练这些模型。 要使用CoreML框架构建和训练机器学习模型，首先需要准备训练数据。...要将训练好的机器学习模型集成到移动应用中，首先需要将模型转换为CoreML格式。然后，可以使用CoreML框架提供的API调用模型进行预测和分析。...model.prediction(from:inputFeatures) print("预测结果：",output["target"]) ``` 4.实际项目中的挑战和解决方案 在实际项目中，我们可能会遇到一些挑战
所有这些方法都需要对模型进行训练，而ToMe提出了一种基于相似性合并Token的技术，而无需任何进一步的模型训练。 7、Integer Quantization 量化用于减少边缘设备的推理延迟。...对于给定的任务，当模型被过度参数化时，这可能会很有帮助。SNN也可以基于激活稀疏性，该激活稀疏性测量非线性之后的零的数量，即激活函数。...他们用DeiT Small展示了50%的模型稀疏性，节省了49.32%的FLOP和4.40%的运行时间，同时获得了0.28%的准确率的惊人提高。...Kuznedelev等人提出了oViT框架，该框架在微调的同时迭代地修剪模型。...相比之下，NextViT-S在分类任务上的准确率为82.5%，在CoreML上的延迟为3.5ms。
△ 安卓工程副总裁Dave Burke 自谷歌公布这个计划以来，已经涌现出了很多移动端部署AI的产品，包括苹果的CoreML、Clarifai移动端训练AI的云服务、还有像华为Mate 10上的硬件麒麟...有一个问题是，随着使用的机器学习模型数量在近几年呈指数型增长，所以有必要在移动和嵌入设备中部署它们。TensorFlow Lite支持设备内（on-device）的机器学习模型的低延迟推理。...它有以下三点重要特性： 轻量：支持小型binary size和快速初始化/启动的设备内机器学习模型的推理。 跨平台：为可在多个不同平台上运行而设计运行时，首先允许安卓和iOS平台使用。...快速：对移动设备进行优化，包括有显著改善的模型加载时间，并且支持硬件加速。 今天，越来越多的移动设备中加入了为特定用途的定制硬件，使之更有效地处理机器学习的负载。...未来，TensorFlow Lite应该被当做TensorFlow Mobile的进化版，随着不断优化将成为移动和嵌入设备上部署模型的推荐解决方案。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.09814 随着视频行业需求的增长和技术的发展，近两年人工智能在视频生成方面取得了一定的进展，然而，大多数模型还仅能够生成3到5秒左右的短视频...，会导致巨大的训练-推理差距（Train-Inference Gap）。...其次，由于滑动窗口的依赖性限制，模型只能顺序自左向右生成视频，无法并行推理，因此需要花费更长的时间。例如，TATS 需要7.5分钟才能生成1024帧，而 Phenaki 需要4.1分钟。...如表1所示，对于「X over AR」架构，由于误差累积，生成帧的 Avg FID 随着视频长度的增加而下降，例如 Phenaki，生成16帧的数值是40.14，生成1024帧时是48.56。...与之相比，NUWA-XL 不是按顺序生成帧，所以质量不会随着视频长度的增长而下降，Avg FID 始终保持在35左右。
之后我们对视觉算法在移动端实现的现状进行调研，发现随着近几年计算机视觉飞跃式发展，网上各种开源图片分类识别算法有很多，加上2017 年年初Apple推出了非常靠谱的Core ML，所以在短时间内实现一个移动端的...首先说一下大概的算法流程，还记得本文一开始在图一中提到的WhereAreYou程序结构图吗？现在我们在AR模块中添加主动寻找目标的功能。当目标GPS距离小于50米时，算法被开启。...而现实中用户不可能只拍汽车，场景中汽车只是很小的一个区域，大部分还是天空、马路、绿化带等部分，整幅图片不做截取直接进行处理识别率当然不行。所以只有先找到场景中的车在哪，然后再识别这个是什么车。...目标跟踪的任务比较好理解，输入一帧图片和这张图片中的一个区域信息，要求得出下一帧中这个区域对应图像所在位置，然后迭代此过程。...目标跟踪算法在深度学习火起来之前就比较成熟了，文献和开源实现都比较多，我们选用 CoreML官方提供的跟踪模块进行处理，实验效果发现还不错，最终结果如上（图七）所示。 各个模块执行时间统计如下： ?
用户增长需要优质的应用，而优质应用离不开强大的基座模型，强大基座模型的背后往往是高昂的训练成本，接着还需要考虑随用户规模增长的推理成本。这一普惠点如何达成、何时到来变得越发难以捉摸。...随着高性能计算硬件的迭代和模型优化技术的普及，大模型推理成本的大幅度下降已经成为可预见的趋势所在。在普惠点终将到来的前提下，能够率先察觉、并达到 TC-PMF 这一普惠点的玩家无疑会占尽先机。...Q：您之前说2024是AI应用爆发的元年，但是朱啸虎说是2025年，这两个时间有差别吗？我们一定会迎来应用的爆发，但是爆发的临界点是什么？...另外，看到现在很多CEO都在带货，您作为万知的首席体验官，也会带货吗？...对于未来的收入预期，我们保持乐观态度，预计随着下半年或明年更强大的模型的推出，我们的收入将进一步增长。
让 LeCun 近日再次发出疾呼的，是两篇新发布的论文： 「LLM 真的能像文献中所说的那样自我批判（并迭代改进）其解决方案吗？...探索这棵树所花费的时间可能是无限的，这就是推理和规划。」 在未来的一段时间内，自回归 LLM 是否具备推理和规划能力的话题或许都不会有定论。 接下来，我们可以先看看这两篇新论文讲了什么。...人们对大型语言模型（LLM）的推理能力一直存在相当大的分歧，最初，研究者乐观的认为 LLM 的推理能力随着模型规模的扩大会自动出现，然而，随着更多失败案例的出现，人们的期望不再那么强烈。...之后，研究者普遍认为 LLM 具有自我批判（ self-critique ）的能力，并以迭代的方式改进 LLM 的解决方案，这一观点被广泛传播。 然而事实真的是这样吗？...对于给定的实例，生成器 LLM 负责生成候选规划，而验证器 LLM 决定其正确性。如果发现规划不正确，验证器会提供反馈，给出其错误的原因。
迭代周期 (Cycles)：使用迭代周期进行冲刺计划，确保团队在正确方向上高效工作。借助燃尽图等有用功能深入了解项目进度情况。...文档完整：它提供了详细而全面的文档，由 Docsify 提供技术驱动并托管在 GitHub 上。...该项目包括以下内容： python_coreml_stable_diffusion：一个 Python 软件包，用于将 PyTorch 模型转换为 Core ML 格式，并使用 Hugging Face...该 Swift 软件包依赖于由 python_coreml_stable_diffusion 生成的 Core ML 模型文件。...该项目的核心优势包括： 提供了基于滑动窗口注意力机制的快速推理和较低内存占用 实现了循环缓冲区高速缓存，有效管理关键信息 支持预填充和分块技术，可在生成序列时提前计算并利用已知提示信息。
当地时间12月4日，微软在GitHub上宣布ONNX Runtime开源 。...ONNX是微软公开推出的首款推理机，完整支持ONNX 1.2和 ONNX机器学习的更高版本。这意味着ONNX Runtime直接随着ONNX的标准进步，实现对一大批AI模型和技术突破的支持。...与原生框架相比，使用nGraph Compiler执行CPU推理任务可将性能提升45倍。...英伟达正在努力将TensorRT与ONNX Runtime实现整合，为在英伟达的GPU上部署快速增长的模型和应用程序提供简便的工作流程，同时实现最佳性能。...如果已经拥有TensorFlow、Keras、Scikit-Learn或CoreML格式的模型，可以使用我们的开源转换器（ONNX MLTools和TF2 ONNX）进行转换。
随着模型的成熟以及算力市场的发展，7B、13B这类小型号的模型也出现了端上部署的需求，其中以移动设备厂商最为突出。2024年，在端上部署和应用模型也可能会成为各家移动厂商的一个营销热点。...LLM现在从零开始预训练、指令微调、强化学习到最后可用，成本并不低，如果很容易被别人窃取到模型文件并被推理使用，会造成不小的损失。...简单易用：在 Keras、MXNet、PyTorch、Tensorflow、CoreML、DarkNet 等的深度学习模型上编译。...总结Safe Tensor的方案有如下优势：相对TVM生成的推理程序，加密后业务接入无感，灵活易用。推理时性能无损失。模型文件被加密，和推理代码一一绑定，直接拷走模型文件后不可用，从而起到保护作用。...随着未来AI技术的发展，硬件设备厂商也会慢慢关注这块市场，也会推出相关的硬件特性，届时可以使用软硬结合的安全保护，让模型应用既高效又安全。
而移动操作系统对 Python 解释器的支持非常差。 相比之下，所有现代移动和桌面浏览器都原生支持 JavaScript。...随着用户的增长，这将给服务器增加额外的负载，并且还需要你将潜在的敏感数据存储在云端。...还有其他一些针对移动应用程序的机器学习库可选，例如 TensorFlow Lite 和 CoreML。但是，它们需要在移动应用的目标平台中编写原生代码。...虽然你可以在用户设备上训练深度学习模型，但如果神经网络很大，这可能需要数周或数月的时间才能完成。 Python 更适合机器学习模型的服务端训练。它可以扩展并在服务器群集上分配负载，以加快训练过程。...但在后台，这个库利用服务器上的特殊硬件来加快训练和推理速度。
据库克透露，iPhone 的电池管理系统接入苹果研发的机器学习技术后，能学习用户的使用习惯，安排在特定时间执行特定任务，以最大限度延长电池续航。...此外，Apple Music 也会学习用户的音乐喜好推荐歌单，相册应用中也有图像识别技术的应用。...CoreML 框架 在今年 6 月的 WWDC 上，苹果推出了面向开发者的机器学习框架——CoreML。...和 Tensorflow、Caffe 等深度学习框架不同，CoreML 是完全聚集于在设备端本地进行深度学习推理的框架，而其它框架除了支持本地设备端同时也支持云端，能够推理也支持训练。...而 HomePod 要到今年 12 月才能上市，售价为 349 美元，而亚马逊 Echo 才 179.99 美元，带触摸屏的 Echo Show 为 229.99美元，而最便宜的 Echo Dot 只需要
对智力的误解引出了有缺陷的层层推理 “智力爆炸”背后的推理过程就和上个世纪六十七年代产生的早期AI理论一样，是有些诡辩的：它把“智力”看作是一件完全抽象的概念，从它的内容中剥离开，而且忽略了已有的关于智能系统和迭代自我增强系统两个方面的已有证据...说到这里你可能会问，人类文明本身难道就不是一个可能失控的、能自我增强的大脑吗？我们的文明所代表的智力会爆炸吗？不是，也不会。...这里的关键是，人类文明这个级别上的智力增强循环，只为人类带来了随着时间线性增加的问题解决能力。这样是没办法爆炸的。可是为什么呢？从数学上迭代增加X不就会带来X的指数性增大吗？不是的。...在某个领域做科学研究的难度会随着时间指数增加。领域的创始人基本上摘走了所有伸手就能够到的果实，之后的研究者想要达成可以相提并论的成就，就需要付出指数增加的精力。...你的第一个“种子美元”投资不见得就会带来“财富爆发”；相反地，投资收益和逐渐增长的支出之间会达到平衡，你的财富往往只会是大概线性增长的而已。
其中有两大类更新量子位特别关心：一个是Siri，一个是CoreML。 不管你满不满意，这已是最AI的一代苹果新系统。 Siri 据说，Siri现在有了一个更人性化的声音，至少听起来没那么机器人了。...比方在iPad上，iOS 11会更智能的在任务栏上推荐你可能会用到的应用程序，这都归功于Siri在背后推动，它已经化身为这个系统的大脑。...如果你在iOS 11中打开『新闻』应用，Siri会开始了解你最喜欢阅读的主题和内容，以后Siri就会想Facebook或者今日头条一样，学习和分析你的偏好，并在新闻流中推送你可能更感兴趣的内容。...大部分信息都存储在手机上，而不是发送到云端，所有的人工智能推理都是在iPhone或者iPad上完成。 这也是为什么苹果会在新的A11 Bionic芯片中，增加了神经引擎的原因之一。...CoreML 另外一个让iOS 11更智能的原因，就是CoreML的加入。 CoreML被苹果官方翻译为“核心机器学习”技术，其实这是苹果的机器学习框架，能让App拥有不同的AI能力。
随着模型的成熟以及算力市场的发展，7B、13B这类小型号的模型也出现了端上部署的需求，其中以移动设备厂商最为突出。2024年，在端上部署和应用模型也可能会成为各家移动厂商的一个营销热点。...LLM现在从零开始预训练、指令微调、强化学习到最后可用，成本并不低，如果很容易被别人窃取到模型文件并被推理使用，会造成不小的损失。...简单易用：在 Keras、MXNet、PyTorch、Tensorflow、CoreML、DarkNet 等的深度学习模型上编译。...相对TVM生成的推理程序，加密后业务接入无感，灵活易用。 2. 推理时性能无损失。 3. 模型文件被加密，和推理代码一一绑定，直接拷走模型文件后不可用，从而起到保护作用。...随着未来AI技术的发展，硬件设备厂商也会慢慢关注这块市场，也会推出相关的硬件特性，届时可以使用软硬结合的安全保护，让模型应用既高效又安全。 END
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