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96SEO 2026-02-19 09:55 0
几乎每一种深度学习框架都能执行个别的推理工作#xff0c;包括
推理识别是人工智能最重要的落地应用其他与深度学习相关的数据收集、标注、模型训练等工作都是为了得到更好的最终推理性能与效果。
智能分析工具是非常适合用在种类固定且需要长期统计分析的场景包括各种交通场景的人
车流量分析、工业流水线质量检测等应用并且在早期视觉Visualization类推理功能之上再添加对话Conversation类推理功能让使用范围更加完整。
上述的推理方式通常适合在识别固定种类与固定输入源的使用场景在交通、工业自动化领域、无人设备等领域的使用比较普及。
但是这种方式并不适合在网络相关的服务类应用中使用包括在线的产品推荐、图像分类、聊天机器人等应用因为在线服务需要同时面对未知数量与类型的数据源并且透过
协议进行数据传输的延迟问题也是严重影响用户体验感的因素这是绝大部分网路服务供应商要导入
推理服务器的最大价值便是为服务类智能应用提供一个完整的解决方案因此首先需要解决以下的三大关键问题
1.x/2.x、PyTorch、ONNX、TensorRT、RAPIDS
Forest、LightGBM、OpenVINO、Python
(1)动态批量处理推理优化的一个因素是批量大小或者您一次处理多少个样本GPU
以更高的批量提供高吞吐量。
然而对于实时应用程序服务的真正限制不是批量大小甚至吞吐量而是为最终客户提供出色体验所需的延迟。
上同时运行多个模型来最大限度地提高性能并减少端到端延迟这些模型可以是相同的也可以是来自不同框架的不同模型。
GPU
内存大小是同时运行模型数量的唯一限制这会影响GPU利用率和吞吐量。
推理服务器的基本特性说明要满足上面所列的特性是相对复杂的内容这是本系列文章所要为读者逐一探索的内容不过在讲解技术内容之前我们可以先看看有哪些比较具有代表性成功案例能让大家对于
种语言的字幕和转录实时字幕功能帮助与会者实时跟踪对话转录功能方便与会者在日后回顾当时的创意或回看未能参与的会议实时字幕对聋哑人、听力障碍者或者异国与会者特别有用。
API开发人员可以使用它定制和运行自己的应用程序例如客服电话转录、智能家居控制或为急救人员提供
的转录和字幕将语音转换为文本并识别说话人。
同时也能够识别专业术语
模型非常复杂需要数千万个神经网络参数才能识别几十种不同的语言。
但模型越大就越难以经济高效地实时运行。
”
使用认知服务优化语音识别模型以及认知服务所支持的高度先进语言模型在极低的延迟状态下提供高度准确、个性化的语音转文本结果同时可以保证运行这些语音转文本模型的
充分发挥计算资源在消耗更少计算资源的同时为客户提供更高的吞吐量进而降低成本。
软件能够帮助微软在不牺牲低延迟的情况下通过强大的神经网络实现高准确性确保语音-文本的实时转换当启用转录功能时与会者可以在会议结束后轻松补上错过的内容。
模型部署并解锁高性能推理用户甚至可以为自己的应用开发自定义后端。
下面三种关键功能是协助微软将
流推理新型流推理功能—通过跟踪语音上下语境提高延迟、敏感性字幕的准确度协助
的动态批量处理功能单项推理请求被自动组合成一个批次因此能够在不影响模型延迟的情况下更好地利用
并发模型执行实时字幕和转录需要同时运行多个深度学习模型Triton
腾讯微信是一款跨平台的通讯工具支持通过手机网络发送语音、图片、视频和文字等。
截至
年微信识物拓展了更多识别场景上线了微信版的图片搜索打开微信扫一扫左滑切换到
功能对准想要了解的物品正面可以获取对应的物品信息包括物品百科、相关资讯、相关商品。
版本更新支持图片文字提取的功能用户在聊天界面和朋友圈中长按图片就可以提取图片中文字然后一键转发、复制或收藏。
在识物的过程包含检测、图像召回、信息提炼等环节其中二维码扫描的使用频率也是非常高主要包括识别和检测这两种应用都有非常大的计算量。
但原本使用
卡能部署的模型数比较少导致推理请求的并发数上不去请求失败的概率太高只能通过增加机器的方式来提高并发能力业务部署成本较高。
使用的模型经常变化而业务需要更换后的模型需要能够快速地加速和上线部署。
batch和多实例等特性帮助微信将在满足延迟要求的同时提高了系统整体的并发能力将系统失败降低了
则对加速后的模型进行快速的部署满足了业务对修改后的模型进行快速部署的需求也大大减少工程人员的工作量。
空间等社交平台和应用宝、浏览器等流量平台以及新闻资讯、视频、体育、直播、动漫、影业等内容业务推动
机器学习技术应用效率和价值建设业务领先的模型训练系统和算法框架提供涵盖数据标注、模型训练、评测、上线的全流程平台服务实现高效率迭代在内容理解和处理领域输出业界领先的元能力和智能策略库。
ONNX、Pytorch、TensorFlow、TensorRT
推理服务器以解决新场景下模型推理引擎面临的挑战在提升用户研效的同时也大幅降低了服务成本。
推理服务器是一款开源软件对于所有推理模式都可以简化在任一框架中以及任何
等多种深度学习模型框架可以很好的支持多模型联合推理的场景构建起视频、图片、语音、文本整个推理服务过程大大降低多个模型服务的开发和维护成本。
编译为动态链接库可以方便地链入公司内部框架对接公司的平台治理体系符合
各业务场景中以更低的成本构建了高性能的推理服务同时更低的延迟降低了整条系统链路的响应时间优化了用户体验也降低了
推理服务器在面对复杂的智能识别应用场景时能发挥非常有效的整合功能特别是模型来自不同训练平台时以及面对不同前端开发语言时更能体现其便利性。
的使用环境包括建立模型仓、安装服务端/用户端软件然后执行一些实用性强的基础范例以及结合
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