Mi az a következtetési szerver?
Pontszám: 4,5/5 ( 8 szavazat )A következtetési szerver támogatja az alacsony késleltetésű valós idejű következtetést , a kötegelt következtetést a GPU/CPU kihasználtságának maximalizálása érdekében. Beépített támogatással is rendelkezik az audio streaming bemenethez a streaming következtetésekhez. Támogatja a modellegyütteseket is - modellek csővezetékét.
Mi az a TensorRT következtetési szerver?
A TensorRT Inference Server az NVIDIA GPU-kra optimalizált felhőalapú következtetési megoldást kínál . A kiszolgáló egy HTTP-végponton keresztül biztosít következtetési szolgáltatást, amely lehetővé teszi a távoli ügyfelek számára, hogy a kiszolgáló által kezelt bármely modellhez következtetést kérjenek.
Mi az az Nvidia Triton következtetési szerver?
A Triton Inference Server egy nyílt forráskódú szoftver, amely lehetővé teszi a csapatok számára, hogy betanított mesterségesintelligencia-modelleket telepítsenek bármilyen keretrendszerből, helyi vagy felhőalapú tárhelyről, valamint bármely GPU- vagy CPU-alapú infrastruktúrán a felhőben, adatközpontban vagy beágyazott eszközökön.
Mit jelent következtetést lefuttatni?
A következtetés az utólagos valószínűségek kiszámítására vonatkozik egy vagy több adatmegfigyelés alapján . Az „utólagos” szó azt jelzi, hogy a számítás az adatok bizonyítékának figyelembevétele után történik; A „korábbi” valószínűségek bármilyen kezdeti bizonytalanságra utalnak.
Mi a következtetés a gépi tanulásban?
A gépi tanulási (ML) következtetés az a folyamat, amikor élő adatpontokat futtatunk egy gépi tanulási algoritmusba (vagy „ML-modellbe”), hogy kiszámítsunk egy kimenetet, például egyetlen numerikus pontszámot . ... Az ML következtetést általában a DevOps mérnökei vagy adatmérnökei alkalmazzák.
Deep Learning Inference gyártása az NVIDIA Triton Inference Server segítségével
Mi a különbség a képzés és a következtetés között?
Képzés: A képzés egy gépi tanulási algoritmus létrehozásának folyamatára vonatkozik. ... Következtetés: A következtetés egy betanított gépi tanulási algoritmus használatával végzett előrejelzések folyamatára vonatkozik.
Mi a következtetés és a tanulás?
A következtetés egyetlen bemeneten alapuló konfiguráció kiválasztása . A tanulás a paraméterek kiválasztása néhány képzési példa alapján.
Mik azok a következtetési modellek?
Következtetés: A mély tanulási modell használata A mély tanulási következtetés az a folyamat, amikor egy betanított DNN-modellt használnak előre nem látott adatok alapján .
Mi az a következtetési idő?
A következtetési időket gyakran "X + Y" formában fejezik ki, amelyben X az ésszerűen jól optimalizált GPU-kódban, Y pedig a nem optimalizált CPU-kódban eltelt idő. (A CPU kódideje további tervezéssel jelentősen csökkenthető.)
Hogyan működik a következtetés?
A következtetést úgy határozhatjuk meg, mint a következtetés levonásának folyamatát a rendelkezésre álló bizonyítékok, valamint korábbi ismeretek és tapasztalatok alapján . ... A tanulóknak a szövegből származó nyomokat, saját tapasztalataikkal párosulva kell levonniuk a logikus következtetést. A tanulók az olvasástanulás folyamatát egyszerű dekódolással kezdik.
Hogyan használhatom a TorchServe-ot?
- MAR fájl létrehozása. Először is létre kell hozni a MAR fájlt, amely a torch-model-archiver segítségével generált modell „szolgálatkész” archívuma. ...
- Telepítse a TorchServe-t. Miután létrehozta a MAR „kiszolgálásra kész” modellt, már csak ki kell szolgálnia. ...
- Ellenőrizze az állapotát. ...
- A TorchServe leállítása.
Mi az az Nvidia Jarvis?
Az immár elérhető NVIDIA Jarvis keretrendszer a fejlesztők számára a legkorszerűbb, előre betanított mély tanulási modelleket és szoftvereszközöket kínálja az interaktív, párbeszédes AI-szolgáltatások létrehozásához . ... Az NVIDIA Jarvis kihozza ezt a csúcstechnológiás társalgási AI-t a felhőből, hogy az ügyfelek bárhol MI-szolgáltatásokat biztosíthassanak.”
Mi az az Nvidia DGX rendszer?
A mély tanulás és az elemzés követelményei által ihletett NVIDIA® DGX™ Systems az új, forradalmi NVIDIA Volta™ GPU platformra épül. ... Az NVIDIA DGX Systems célja, hogy az adattudósok számára a leghatékonyabb eszközöket biztosítsa a mesterséges intelligencia felfedezéséhez – olyan eszközöket, amelyek az asztaltól az adatközponton át a felhőbe jutnak.
Mi az a TensorRT?
A TensorRT egy nagy teljesítményű neurális hálózati következtetésoptimalizáló és futásidejű motor az éles telepítéshez . A TensorRT a rétegek kombinálásával és a kernelválasztás optimalizálásával optimalizálja a hálózatot a jobb késleltetés, átviteli sebesség, energiahatékonyság és memóriafelhasználás érdekében.
Mi az az Nvidia Clara?
Az NVIDIA Clara egy egészségügyi alkalmazási keretrendszer mesterséges intelligencia által vezérelt képalkotáshoz, genomikához , valamint intelligens érzékelők fejlesztéséhez és telepítéséhez.
Mi az a Rapids Nvidia?
A RAPIDS nyílt forráskódú szoftverkönyvtárak és API-k sorozata, amelyek teljes mértékben GPU-kon futtatják az adattudományi folyamatokat – és napokról percekre csökkentheti a képzési időt. Az NVIDIA ® CUDA-X AI ™ technológiára épülő RAPIDS több éves fejlesztést egyesít a grafika, a gépi tanulás, a mély tanulás, a nagy teljesítményű számítástechnika (HPC) és még sok más területén.
Hogyan csökkenti a következtetés idejét?
Például egy dupla pontosságú (64 bites) lebegőpontos művelet lecserélése fél pontosságú (16 bites) lebegőpontos műveletre . Ez viszont lehetővé teszi számunkra, hogy csökkentsük egy adott hálózat következtetési idejét. A kvantálás előnyei az adatoktól, a kvantálás pontosságától, a hardvertől stb. függően változnak.
Hogyan méri a következtetési időt?
A következtetési idő az, hogy mennyi ideig tart az előrehaladás. A másodpercenkénti képkockák számának kiszámításához elosztjuk 1/következtetési idővel . Ennek az időnek a méréséhez 3 ötletet kell megértenünk: FLOP, FLOPS és MAC.
Mi a következtetés az írásban?
A következtetések levonása egy olyan megértési stratégia, amelyet a gyakorlott olvasók használnak a „sorok közötti olvasáshoz ”, az összefüggések megállapításához és a szöveg jelentésére és céljára vonatkozó következtetések levonására.
Milyen példák vannak a következtetésre?
A következtetés a megfigyelés és a háttér felhasználása a logikus következtetés levonására. Valószínűleg minden nap gyakorolod a következtetést. Például, ha lát valakit, aki egy új ételt eszik, és ő pofátlankodik, akkor arra következtet, hogy nem szereti . Vagy ha valaki becsapja az ajtót, arra következtethet, hogy ideges valami miatt.
Mi a különbség a következtetés és az előrejelzés között?
Általánosságban elmondható, hogy ha egy jövőbeli eseményről van szó, vagy olyasmiről, amely kifejezetten ellenőrizhető a „dolgok természetes menetén” belül, az előrejelzés. Ha ez egy olyan elmélet, amely bizonyítékokon és nyomokon alapuló implicit elemzés köré épül fel , akkor az egy következtetés.
Melyek a következtetések típusai?
Kétféle következtetés létezik, az induktív és a deduktív .
Mi a különbség a referencia és a következtetés között?
Főnevekként a hivatkozás és a következtetés között az a különbség, hogy a hivatkozás viszony vagy viszony (valamihez) , míg a következtetés (megszámlálhatatlan) a dedukcióval vagy indukcióval történő következtetés aktusa vagy folyamata.
Mi az a következtetési adat?
A statisztikai következtetés az a folyamat, amelynek során adatelemzést használnak a mögöttes valószínűség-eloszlás tulajdonságainak megállapítására . ... Feltételezzük, hogy a megfigyelt adathalmaz egy nagyobb populációból származik. A következtetési statisztikák szembeállíthatók a leíró statisztikákkal.
Mi az a következtetéskérés?
Az online következtetés egy olyan folyamat, amely kérésre valós időben generál gépi tanulási előrejelzéseket . ... Általában ezek az előrejelzések az adatok egyetlen megfigyelésére jönnek létre futás közben. Az online következtetés segítségével generált előrejelzések a nap bármely szakában generálhatók.