[完结7章]AI全流程落地实战:从设计-开发-测试到运营一站式搞定

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[完结7章]AI全流程落地实战:从设计-开发-测试到运营一站式搞定 学习地址1:https://pan.baidu.com/s/1pOHco1K6IO_vIU8d8gl0ng 提取码:r5v2 学习地址2:https://share.weiyun.com/ZzMQM5qV 密码:dwj4bp 一、为什么要本地离线部署Ai大模型? 离线部署AI大模型有多个重要原因,涵盖了安全性、隐私、成本、控制性和可靠性等方面。以下是一些主要的原因和详细解释: 1、数据隐私和安全 敏感数据保护:某些应用需要处理高度敏感的个人或商业数据,如医疗记录、金融信息或知识产权数据。离线部署可以确保这些数据不离开本地环境,减少泄露的风险。 合规性:一些行业和地区对数据保护有严格的法规和要求(如GDPR),要求数据必须在本地存储和处理。 2、成本控制 长期成本降低:虽然初期的硬件投资较高,但长期使用本地部署可能比持续支付云服务的使用费用更为经济,特别是在处理大量数据或频繁使用时。 避免云计算费用波动:使用云服务时,费用可能会因使用量波动而不可预测。离线部署能够提供更稳定的成本控制。 3、性能和延迟 低延迟:本地部署可以提供更低的延迟,特别适合需要实时响应的应用,如自动驾驶、工业控制和实时通信。 高性能:在本地部署中,硬件资源专用于特定任务,可以进行更好的性能优化。 4、控制和定制化 完全控制:本地部署允许你对硬件和软件环境进行完全控制,可以根据需要进行优化和定制,而无需依赖第三方提供商。 深度定制:你可以根据具体需求对模型和系统进行深度定制,而不受云服务提供商的限制。 二、AI私有化部署的基本流程 通常包括以下几个步骤: 1. 需求分析:首先,需要明确部署AI的目的和需求,包括要解决的问题、预期的效果等。 2. 数据准备:根据需求,收集和准备相关的数据,包括训练数据和测试数据。 3. 模型选择:根据需求和数据,选择合适的AI模型。这可能需要AI专家的帮助。 4. 模型训练:使用训练数据来训练AI模型。这通常需要大量的计算资源。 5. 模型测试:使用测试数据来测试训练好的AI模型的性能。 6. 模型优化:根据测试结果,优化AI模型,以提高其性能。 7. 部署:将优化后的AI模型部署到私有环境中。这可能需要IT专家的帮助。 8. 监控和维护:部署后,需要持续监控AI模型的运行情况,并进行必要的维护。 9. 反馈和迭代:根据使用情况,收集反馈,并根据反馈进行迭代优化。 三、知道模型的重要性了,关于怎么收集数据怎么训练这里姑且先不谈了。涉及到部署的话,模型就不能只看精度了,了解些部署的算法工程师在设计模型的时候通常也会注意这一点,实用好用(好训练好部署,比如YOLOv5、V7)才是重点。 实际应用中的模型,往往有以下一些要求: 模型精度达到要求,当然这是前提 模型大小符合要求,部署的场景能放得下这个模型的权重信息 模型op符合要求,部署的平台库可以支持这个模型的op 模型的速度符合要求,这时候需要模型的op和设计共同决定 四、将深度学习模型部署到生产环境面临两大挑战 我们需要支持多种不同的框架和模型,这导致开发复杂性,还存在工作流问题。数据科学家开发基于新算法和新数据的新模型,我们需要不断更新生产环境 如果我们使用英伟达GPU提供出众的推理性能。首先,GPU是强大的计算资源,每GPU运行一个模型可能效率低下。在单个GPU上运行多个模型不会自动并发运行这些模型以尽量提高GPU利用率 五、AI模型部署的步骤: 训练一个深度学习模型; 使用不同的推理框架对模型进行推理转换; 在应用平台运行转换好的模型。 步骤看起来比较简单,但是牵扯的到的知识还是比较多。在实际应用过程中,我们使用的模型通常不会太简单,因为要确保模型的精度。但是,实际应用场景往往需要模型速度与精度能达到一个较好的平衡。因此这就需要在算法(剪枝,压缩等)与底层(手写加速算作)去优化模型。 六、写在最后 算法应用落地部署已然成为AI领域关键的一环,由于国外产品制裁,我们也大力支持国产智能硬件AI落地,已在海思、瑞芯微、sigmastar、寒武纪、地平线等国产芯片部署多款算法,如目标检测(YOLOV5等)、人脸识别(scrfd+arcface等)、姿势识别(lite-hrnet等)、动作序列识别(tsm等),目标追踪(MOT,bytetrack),拥有多行业、多领域真实数据集,并形成多款AI智能产品,落地应用在安防、加油站、充电桩、火车站、商场等各大行业,后续也会开设专题介绍各大智能硬件、各大算法的详细部署流程,致力于发展壮大国产AI部署社区生态。

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