模型壓縮SEARCH AGGREGATION
回答:簡單來說就是用用戶id（mac、imei等）按時間分組排序，要是有特殊需求不能滿足，可以用自定義。具體的需求您可以詳細寫出來！
dayday_up
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...層的卷積神經網絡（如Alexnet和VGGnet），深度壓縮可以將模型大小減少35到49倍。即使對于全卷積神經網絡（如GoogleNet和SqueezeNet），深度壓縮也可以將模型大小減少10倍。而且上述兩種壓縮情況都不會降低模型預測的精度。當前的...
本文介紹支付寶App中的深度學習引擎——xNN。xNN通過模型和計算框架兩個方面的優化，解決了深度學習在移動端落地的一系列問題。xNN的模型壓縮工具 (xqueeze) 在業務模型上實現了近50倍的壓縮比， 使得在包預算極為有限的移動...
...r for Apache MXNet（MMS）是一個開源組件，旨在簡化深度學習模型的部署。部署深度學習模型不是一項簡單的任務，它要求收集各種模型文件、搭建服務棧、初始化和配置深度學習框架、暴露端點、實時發送度量指標，并運行自定義...
前言近年來，大語言模型（Large Models, LLMs）受到學術界和工業界的廣泛關注，得益于其在各種語言生成任務上的出色表現，大語言模型推動了各種人工智能應用（例如ChatGPT、Copilot等）的發展。然而，大模型的落地應用受到其較...
...論是新手還是高級開發人員，都可以使用來優化機器學習模型以進行部署和執行的技術。這些技術對于優化任何用于部署的TensorFlow模型都非常有用。特別是對于在內存緊張、功耗限制和存儲有限的設備上提供模型的TensorFlow Lite...
...得了一些小小的成績。算法方面，我們提出了自主研發的模型壓縮方法，新型模型結構和目標檢測框架；工程方面，我們研發出一套非數據依賴的量化訓練工具，并且針對不同硬件平臺，研發了高效推理計算庫；同時我們也和服...
...百億甚至千億。進一步的，不少產品應用需要大規模深度模型的實時訓練與更新，現有開源框架在分布式性能、計算效率、水平擴展能力以及實時系統適配性的等方面往往難以滿足工業級生產應用的需求。 X-DeepLearning正是面向這...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
I_Am
王笑朝
崔曉明
elisa.yang
趙連江
