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摘要 本文介绍了大模型量化技术的核心原理与实践方法。随着AI模型参数规模呈指数级增长,量化技术成为降低计算成本、提升推理效率的关键手段。文章详细阐述了量化的三大优势:减小模型体积、提升推理性能和降低部署成本。通过将高精度浮点数转换为低比特整数(如INT8/INT4),量化可在精度损失可控的前提下显著优化模型性能。实践部分指导读者在昇腾NPU环境中使用msModelSlim工具完成W8A8量化流程,
二是开源生态聚能,推动魔乐社区迈向国际化,社区已汇聚超过40家生态伙伴,托管13,000多个AI 开源项目,实现从“芯片—算力—模型—工具—场景”的全链路贯通,支持中小企业、科研机构与开发者低成本构建 AI 应用,推动多类模型国产化适配与落地应用。论坛以“算网引航,开源出海——构建全球AI新生态”为主题,汇集了AI 产业链上下游的企业领袖、行业专家、科研先锋及全球开发者代表,深度聚焦国际开源社区建
摘要 工业4.0时代,海量传感器数据对时序数据库(TSDB)提出高写入吞吐、低查询延迟的挑战。传统关系型数据库面临写入瓶颈,而NoSQL方案则存在运维复杂和查询效率问题。Apache IoTDB作为专为工业物联网设计的时序数据库,采用树形模式避免索引爆炸,自研TsFile格式实现高效压缩,支持"端-边-云"协同架构,单机可支撑千万级数据点写入。相比InfluxDB,IoTDB更
工业物联网时序数据管理面临写入高频、查询复杂、存储量大等挑战。本文分析了传统数据库的局限性,提出时序数据库选型需考虑性能、成本和生态三个核心维度。重点介绍了Apache IoTDB的技术架构,包括分层设计、TsFile存储引擎、对齐时间序列、树形数据模型和边云协同等创新特性。通过专有压缩算法和索引优化,IoTDB可实现10:1以上的压缩比和毫秒级查询响应,特别适合智能制造、智慧能源等工业场景的大规
说到机器学习核心库,Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里,用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显,尤其是map()和cache()的链式调用,让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例:某电商用户行为数据清洗时,发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍,配合query()方法做数据筛选,代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenC
PyLink是一个专为SEGGER J-Link设计的Python接口,旨在为嵌入式系统开发者提供一个高效、便捷的工具,在Python环境中与J-Link调试器进行交互。无论您是嵌入式系统的开发者,还是硬件调试的爱好者,PyLink都能帮助您轻松实现与目标设备的连接、调试和固件更新。## 技术架构深度解析### 现代化技术栈设计PyLink采用模块化架构设计,核心模块包括:- **
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案,实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体,为AI模型开发提供强力支撑,可应用于制造业等场景,提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下,掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施,推动技术进步,展现未来发展潜力。
随着物联网(IoT)、5G通信、大数据等技术的迅猛发展,数据量的激增和处理需求的复杂化,正在迫使传统云计算架构面临前所未有的挑战。为了满足低延迟、高可靠性以及海量设备同时接入的需求,边缘计算作为云计算的重要补充,逐渐在各个行业中崭露头角。边缘计算不仅能够提升数据处理效率,还能够为分布式应用提供更加灵活和智能的计算资源。在这种背景下,边缘计算与云计算的协同发展,成为推动智能化网络和数字化转型的核心动
测试驱动:使用真实数据测试不同配置,关注 P99 延迟和召回率渐进优化:从默认参数开始,逐步调整关键参数监控先行:建立性能基准,持续监控查询延迟和索引使用混合架构:热数据用 HNSW,冷数据用 IVFFlat 或分区表事务级调优:对重要查询动态设置ef_search,平衡精度与性能通过以上优化策略,可在保持95% 以上召回率的同时,将查询延迟从秒级降至毫秒级,充分发挥 pgvector 与 Pos
黄菊华老师是CSDN博客专家和在线教育专家,专注于网站开发教学。其项目提供用户和管理员两大功能模块:用户端包含登录注册、资讯浏览评论、教室预约、学校风光展示等功能;管理端涵盖系统设置、广告管理、会员管理、资讯管理等内容。所有项目配套开发文档、视频教程和毕业设计指导,支持功能定制,并提供安装运行服务。适合学习开发技能和完成毕业设计需求。