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【AI模型】AI模型部署概述

AI模型部署方法在AI深度学习模型的训练中，一般会用Python语言实现，原因是其灵活、可读性强。但在AI模型实际部署中，主要会用到C++，原因在于其语言自身的高效性。...AI模型部署框架模型部署常见的推理框架有：ONNX、NCNN、OpenVINO、 TensorRT、Mediapipe。...通过短短几年的发展，已经成为表示深度学习模型的实际标准，并且通过ONNX-ML，可以支持传统非神经网络机器学习模型，大有一统整个AI模型交换标准的趋势。...AI模型部署平台 AI 模型部署是将训练好的 AI 模型应用到实际场景中的过程。...以下是一些常见的 AI 模型部署平台：云端部署云端部署是最流行的 AI 模型部署方式之一，通常使用云计算平台来托管模型和处理请求。

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AI模型实战

背景通过示例梳理AI模型训练流程，示例比较简单，方便演示。...流程机器学习实战步骤定义问题数据收集和预处理选择算法并建立模型训练模型模型评估和优化示例定义问题根据公开数据集预测加州房价分布数据收集 import pandas as pd...df_housing.drop("median_house_value",axis = 1) #构建特征集X y = df_housing.median_house_value #构建标签集y 选择算法并建立模型...#导入线性回归算法模型 model = LinearRegression() #使用线性回归算法 model.fit(X_train, y_train) #用训练集数据，训练机器，拟合函数，确定参数...211157.06335417 218581.64298574 465317.31295563 ... 201751.23969631 160873.51846958 138847.26913352] 模型评估

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使用Spring AI调用AI模型

简介Spring AI是Spring框架对人工智能和机器学习的支持模块,它提供了一套简单易用的API来集成各种AI服务和模型。...主要功能集成主流AI模型服务(如OpenAI、Azure、 Baidu千帆等)提供统一的API接口支持提示词工程内置向量存储功能支持文本嵌入和文本生成核心概念AI Client统一的客户端接口,用于调用...代码助手代码解读复制代码spring.ai.openai.api-key=youkeyspring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.comspring.ai.openai.chat.options.model...对接阿里大模型Spring AI Alibaba 开源项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案...，帮助开发者快速构建 AI 应用。

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AI的大模型时代 ≠ 只有大模型的AI时代

从这个规律来看，大语言模型（简称LLM）出现后虽然霸占了所有与AI相关的关键词，吸引了所有人的注意力，但这并不代表“LLM之前无AI”。...所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。成熟的AI，早就已经上岗了或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。...然而，这些仅仅是已经成熟上岗的AI技术在英特尔®️ 平台得到的优化，英特尔的能力还远不止如此。这就要说回大模型了。...这便是英特尔在AI大模型时代中的“加速之道”了。还会带来怎样的变革？纵观AI技术的发展之路，不难发现英特尔在其中履行着一条非常清晰的准则——用起来才是硬道理。...更多《英特尔平台上的行业AI实战与大模型优化》相关内容，可扫描下方海报中的二维码获取。点击原文链接，阅读英特尔《最“in”大模型》专栏的所有文章。 — 完 —

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私有 AI 模型已死，私有 AI 模型万岁

私有 AI 模型已死，私有 AI 模型万岁翻译自 Proprietary AI Models Are Dead. Long Live Proprietary AI Models 。...因此，私有模型已死。然后是谷歌 I/O 2023 。 Google Bard ，一个基于自己的专有数据集的生成式 AI 搜索引擎，受到好评如潮。引用最多的功能是它能够将实时数据合并到其模型中。...生成式 AI 成功的代价事实证明，访问实时数据来构建模型是昂贵的。谷歌花费数十亿美元来构建基础设施，以实时索引网络以构建他们的生成模型，你可以打赌这将是私有的。...基础 AI 模型的未来那么，这是否意味着每个生成式 AI 用例都需要一个基于私有实时数据构建的基础模型？否，但还有其他原因需要私有的基础模型：私有的第一方数据集。...希望构建生成式 AI 的企业可能需要依赖大公司的基础模型，这些公司拥有支票簿来维护自己的实时数据基础设施和其他用例的开源基础模型。企业所依赖的专有数据集也将越来越实时。

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AI大模型学习

在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。...通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。...AI大模型学习的理论基础数学基础：线性代数：AI 大模型中大量使用向量和矩阵运算，如矩阵乘法、向量点积等，用于表示和操作数据。...AI大模型在特定领域的应用在自然语言处理领域，AI 大模型如 GPT-3 被广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等。...此外，模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI大模型学习的伦理与社会影响 AI 大模型学习确实带来了一些伦理和社会问题，我们需要认真对待： 1.

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AI模型组合指南

考虑一款旨在识别和分类野生动物照片的 AI 驱动的图像识别应用程序。您上传一张远足时拍摄的照片，几分钟后，该应用程序不仅识别出照片中的动物，还提供了有关其物种、栖息地和保护状态的详细信息。...这种分层方法提供了细致入微的分析，超出了单个 AI 模型的能力。什么是模型组合？从本质上讲，模型组合是一种机器学习策略，它结合了多个模型来解决一个复杂的难题，而单个模型无法轻松解决。...Boosting：顺序训练模型，其中每个模型都尝试纠正前一个模型所犯的错误。 Stacking：训练多个模型，然后使用一个更好的模型，该模型利用每个基础模型的优势来提高整体性能并结合它们的预测。...容器化：使用容器部署 AI 模型可以帮助管理每个模型的依赖项和环境。容器编排工具（如 Kubernetes）可以帮助管理容器化模型的部署、扩展和网络。...但是，如上例所示，BentoML 和 BentoCloud 等平台可以通过允许开发人员高效地打包、部署和扩展多模型服务，帮助开发人员构建多个模型的 AI 应用程序。

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【AI情绪预测模型】

模型设计概述 1.1 设计理念与目标情绪预测模型的核心目标是通过分析个体的多维度生理信号、行为特征和主观体验数据，实现对当前情绪状态的智能识别与分类。...特征工程层是连接原始数据与预测模型的桥梁，负责将原始数据转换为模型可理解的特征向量。...预测模型层采用集成学习方法，综合多种机器学习算法的优势以提高预测准确率。模型将输出九种情绪类别的概率分布，并提供置信度评估。...4.2 模型优化与改进方向当前的情绪预测模型主要基于知识驱动的方法，结合了图片中提供的情绪-特征映射关系。为了进一步提升模型的预测准确率和泛化能力，我们可以从以下几个方面进行优化。...未来的改进可以引入更多的解释性AI技术，如LIME（局部可解释模型-agnostic解释）和SHAP（SHapley Additive exPlanations），为用户提供详细的预测依据和置信度评估。

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【AI大模型】训练Al大模型

大模型超越AI 目前所指的大模型，是“大规模深度学习模型”的简称，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，可以处理大规模的数据和复杂的问题，多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。...本文将探讨大模型的概念、训练技术和应用领域，以及与大模型相关的挑战和未来发展方向。...大模型是指具有庞大参数数量的机器学习模型。传统的机器学习模型通常只有几百或几千个参数，而大模型则可能拥有数亿或数十亿个参数。...这种巨大的模型规模赋予了大模型更强的表达能力和预测能力，可以处理更为复杂的任务和数据。...更智能的模型压缩技术：模型压缩和加速技术将继续发展，以减小大模型的计算和存储开销。更好的计算平台支持：为了支持训练和部署大模型，计算平台将继续改进，提供更强大的计算资源和工具。

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【AI系统】模型剪枝

本文将介绍模型剪枝的概念、方法和流程，这是一种通过移除神经网络中的冗余或不重要参数来减小模型规模和提高效率的模型压缩技术。...剪枝不仅可以减少模型的存储和计算需求，还能在保持模型性能的同时提高模型的泛化能力。...模型压缩将一个庞大而复杂的预训练模型转化为一个更精简的小模型，尽可能在不牺牲模型精确度的情况下，减少模型的存储和计算负载，从而使得模型更高效在各种硬件平台上部署和运行。...剪枝定义模型剪枝也叫模型稀疏化，不同于模型量化通过减少表示权重参数所需的比特数来压缩模型，它直接删除模型中 “不重要” 的权重，从而学习到一个参数更加稀疏化的神经网络，同时要尽可能的保持模型精度，下图展示了两种方法的区别...接下来，基准模型会在尽可能不损失精度的情况下被剪枝，以缩小模型规模、减小模型对硬件资源的需求，从而加速模型计算。

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AI大模型学习

AI大模型学习在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。...通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。...方向一：AI大模型学习的理论基础 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。...———————————————— 方向三：AI大模型在特定领域的应用 AI大模型的训练与优化是深度学习领域中至关重要的一部分。...———————————————— 方向四：AI大模型学习的伦理与社会影响 AI大模型学习的伦理与社会影响是一个备受关注的话题，以下是一些关于这个方向的重要内容：数据隐私：AI大模型需要大量的数据来训练

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新火种AI | AI三重问：什么是AI？什么是AI模型？什么是AI大模型？

但是AI就不同，AI最大的特征就是它会通过数据集来学习，会迭代，会有新的东西，新的技能产生，学习能力才是AI被称为人工智能的来源。什么是AI模型? 了解了AI，那么什么是AI模型？...而且，AI模型是刚开始上学，就直接学习不同的专业，偏科偏到头。可能一个用在太空研究的AI模型，也搞不定在超市里算库存的事。...什么是AI大模型? 那这样，我们要做100件事，不就要训练100个不同的AI模型？要知道，训练一个AI模型，技术复杂度并不比训练一个专业运动员低。怎么办？...这个“通识教育”就是更大规模的参数量，通过这个“小学到高中”的预训练过程，让AI模型都成为大规模预训练模型，简称“大模型”。...不过就像我们在小学到高中学习过程中会展现不同的倾向，AI大模型也并不只有一种，常见的AI大模型有NLP自然语言处理大模型、CV计算机视觉大模型、跨模态大模型和科学计算大模型。

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【AI】生成式AI & Gemmi模型介绍

AI 人工智能（AI）被认为是机器（尤其是计算机系统）对人类智能过程的模拟。这些过程包括学习（获取信息和使用信息的规则）、推理（使用规则得出近似或明确的结论）和自我纠正。...生成式AI 生成式人工智能最近变得非常流行，它被大众用来生成不同类型的内容，包括文本、图像、视频等。...生成式 AI 是人工智能（AI）技术的一个子集，专注于根据输入数据或从现有数据中学习的模式生成新的原创内容。...与专为分类或预测等特定任务而设计的传统 AI 模型不同，生成式 AI 模型能够创建全新的数据样本，这些样本类似于它们所接触的训练数据。它使用生成模型，这些模型根据现有数据的学习概率分布生成新内容。...Gemmi Gemini 是由 Google Deepmind 开发的 LLM（大型语言模型），能够生成文本、翻译语言和编写各种创意内容。

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零基础学AI大模型之读懂AI大模型

大模型知识，因此希望可以通过自己学习然后以写文章的形式向大家同样想零基础学习大模型的同学进行互相交流，欢迎大家在评论区打出自己的疑问或者本文不正确的地方，我们一起学习零基础学AI大模型之读懂AI大模型...甚至企业里说的“开发大模型”，真的是从头造一个“大脑”吗？今天就用通俗的语言，把AI大模型的核心逻辑、能力边界和落地场景讲透，最后再给大家一份主流模型的选择指南。一、什么是AI大模型？...这时候，AI智能体（Agent）才是大模型的“落地形态”。...企业真正要开发的是AI智能体：大模型的“升级版” 所谓“AI智能体（Agent）”，是给大模型加上“手脚”“记忆”和“规划能力”，让它从“聊天工具”变成“能干活的助手”。...（70B）对硬件配置要求较高最后：AI大模型的核心不是“越复杂越好”，而是“越实用越好” 看完这些，你会发现：AI大模型的本质是“用海量规律解决问题”，而它的落地关键是“智能体”——把“语言能力”变成

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【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍（下）

下图为不同模型之间训练参数的对比: 1.1 GPT-3模型架构实际上GPT-3 不是一个单一的模型, 而是一个模型系列. 系列中的每个模型都有不同数量的可训练参数....如何让AI实现自动打游戏？第一步: 通过强化学习（机器学习方法）学出Policy函数, 该步骤目的是用Policy函数来控制Agent....模型选择: ChatGPT 的开发人员选择了 GPT-3.5 系列中的预训练模型, 而不是对原始 GPT-3 模型进行调优....SFT模型输出的得分较高的结果, yl代表SFT模型输出得分较低的结果, rθ代表RM模型即GPT-3模型, σ代表sigmoid函数, K代表SFT 模型为每个 prompt 生成多个输出, 这里K个任选...2个来模型训练. 2.6 使用 PPO 模型微调 SFT 模型这一步里强化学习被应用于通过优化 RM 模型来调优 SFT 模型.

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AI模型：开源大语言模型bloom学习

作为一名开源爱好者，我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念，所以便有决心写下此系列，让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。...一、模型介绍 bloom是一个开源的支持最多59种语言和176B参数的大语言模型。...bigscience在hugging face上发布的bloom模型包含多个参数多个版本，本文中出于让大家都能动手实践的考虑，选择最小号的bloom-1b1版本，其他模型请自行尝试。...(checkpoint) #下载模型网速足够快的情况下等一会就下载好了，但通常情况下我们得ctrl+c打断代码运行，手动下载模型存放到对应位置，即.cache\huggingface\hub\models–bigscience–bloom...下载模型地址: https://huggingface.co/bigscience/bloom-1b1/tree/main 把如上图所示链接中的五个文件（不包含这个flax_model.msgpack）

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【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍（上）

这里的 k 表示上文的窗口大小，理论上来讲 k 取的越大，模型所能获取的上文信息越充足，模型的能力越强。...这些书籍因为没有发布, 所以很难在下游数据集上见到, 更能验证模型的泛化能力. 2.4 GPT-1模型的特点模型的一些关键参数为：参数取值 transformer 层数 12 特征维度 768...GPT-2并没有对GPT-1的网络结构进行过多的创新与设计, 而是使用了更多的网络参数与更大的数据集: 最大模型共计48层, 参数量达15亿. 3.1 GPT-2模型架构在模型方面相对于 GPT-...因此, GPT-2的训练去掉了Fune-tuning只包括无监督的预训练过程, 和GPT-1第一阶段训练一样, 也属于一个单向语言模型理解GPT-2模型的学习目标: 使用无监督的预训练模型做有监督的任务...综上, GPT-2的核心思想概括为: 任何有监督任务都是语言模型的一个子集, 当模型的容量非常大且数据量足够丰富时, 仅仅靠训练语言模型的学习便可以完成其他有监督学习的任务. 3.3 GPT-2的数据集

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零基础学AI大模型之AI大模型常见概念

大模型零基础学AI大模型之SpringAI 前情摘要： 1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 零基础学...AI大模型之AI大模型常见概念一、先搞懂：什么是AI大模型？...AI大模型（AI Models）本质是具备大规模参数、能模拟人类认知功能的信息处理算法——它不仅能“读懂”输入（比如文本、语音、图像），还能“生成”符合需求的输出（比如对话、图片、代码），核心优势是“泛化能力强...二、AI大模型的6个核心概念如果把AI大模型比作“智能大脑”，下面这些概念就是它的“神经中枢”——决定了它“怎么思考”“怎么干活”“怎么不犯错”。 1....价值：让模型从“只懂理论”变成“能做实事”，比如自动查物流、生成实时报表。 6. AI大模型概念总结觉得有用请点赞收藏！如果有相关问题，欢迎评论区留言讨论~

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智谱 AI 大模型

简介智谱是清华大学技术成果转化公司中英双语千亿级大模型 GLM-130B对话模型 ChatGLM开源模型 ChatGLM-6BAI 提效助手智谱清言高效率代码模型 CodeGeeX多模态理解模型 CogVLM...文生图模型 CogView文生视频模型 CogVideo文生视频大模型开放平台大模型体验中心编程调用# pip install zhipuai 请先在终端进行安装from zhipuai import...temperature= 0.95, max_tokens=1024, stream=True)for trunk in response: print(trunk)总结国内开源大模型的领先者...，大模型领域的经典成功商业案例

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AI-逻辑回归模型

信用卡账单是否会违约，金融机构利用逻辑回归模型来评估信用卡用户是否存在违约风险，这通常涉及对用户的信用历史、交易行为等进行分析。逻辑回归是一种用于分类问题的统计模型，特别是适合于处理二分类问题。...这个损失函数的目的是使得模型输出的概率尽可能接近真实标签。当模型预测的概率与真实标签一致时，损失函数的值会很小；反之，如果预测的概率与真实标签相差较大，则损失函数的值会比较大。...AUC（Area Under Curve）则是ROC曲线下的面积，用于量化地衡量模型的整体分类性能。AUC的取值范围在0.5到1之间，其中0.5表示模型没有区分能力，而1表示模型具有完美的分类能力。...AUC越大，说明模型在区分正负样本上的表现越好。在实际应用中，一个AUC值接近1的模型通常被认为具有较高的预测准确性和可靠性。...这样做有助于改善模型对少数类的识别能力，特别是在数据集中某些类的样本数量远少于其他类时，这种权重调整可以防止模型偏向于多数类。

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