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一键启动在线推理服务，轻松实现在线部署，这有个「炼丹」利器
，不仅自己可以使用它做推理，而且还可以让其他人使用手机、电脑等设备通过客户端或浏览器一起使用推理服务，瞬间让你人气值爆棚！下面我们就先介绍一种最基础的用法，0 代码完成在线服务部署！ 0 代码完成在线服务部署 使用 Paddle Serving 部署在线推理服务的过程非常简单，主要分为 3 个步骤，获取可用于部署在线服务的模型、启动服务端和使用客户端访问服务端进行推理，也就是说最多 可以参考如下地址： https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/SAVE_CN.md 在获取模型后，用户仅需要在服务器上执行如下命令即可部署推理在线服务 以上过程可以说是完全 0 代码部署在线推理服务，当然这只是最简单的 Paddle Serving 的使用方式，其中服务端和客户端之间是使用的 HTTP 协议通信，我们可以把这种在线服务称之为 Web 服务 启动推理服务 使用如下命令启动图像分割在线服务，服务端口号为 9393。
1.3K20发布于 2020-06-29 - 来自专栏机器之心
在线推理和在线学习，从两大层级看实时机器学习的应用现状
解决方案 要让系统具备在线预测能力，它必须要用两个组件： 快速推理：模型要能在毫秒级时间内给出预测结果； 实时数据管道：能够实时处理数据、将其输入模型和返回预测结果的流程管道。 1. 快速推理 当模型太大或预测时间太长时，可采用的方法有三种： 让模型更快（推理优化） 比如聚合运算、分散运算、内存占用优化、针对具体硬件编写高性能核等。 大公司和相关创业公司正竞相开发新型硬件，以使大型机器学习模型能在云端和设备端（尤其是设备）更快地推理乃至训练。 当这些公司想做实时推理时，它们需要为流式数据构建一个单独的数据管道。 尽管大多数公司还在争论在线推理和在线学习是否有价值，但某些正确部署的公司已经看到了投资回报，它们的实时算法可能将成为它们保持竞争优势的重要因素。
1.2K20发布于 2021-01-20 - 来自专栏数据派THU
【微软Amit Sharma】在线系统中的因果推理：方法、陷阱和最佳实践
从推荐买什么，看什么电影，到选择看什么新闻，关注什么人，申请什么工作，在线系统已经成为我们日常生活的重要组成部分。一个自然要问的问题是这些社会技术系统如何影响我们的行为。 幸运的是，有大量关于因果推理的研究可供我们借鉴。在本教程的第一部分中，我将展示反事实推理对研究社会技术系统的价值，通过展示基于相关性的预测建模如何可能适得其反。 实践练习的目标是了解不同因果推理方法的缺陷，并获得用混乱的真实世界数据进行因果推理的最佳实践。
30830编辑于 2022-07-12 - 来自专栏PaddlePaddle
Paddle Serving一键式启动在线推理服务，调参工程师也可以轻松实现在线部署
，不仅自己可以使用它做推理，而且还可以让其他人使用手机、电脑等设备通过客户端或浏览器一起使用推理服务，瞬间让你人气值爆棚！下面我们就先介绍一种最基础的用法，0 代码完成在线服务部署！ 0代码完成在线服务部署 使用 Paddle Serving 部署在线推理服务的过程非常简单，主要分为 3 个步骤，获取可用于部署在线服务的模型、启动服务端和使用客户端访问服务端进行推理，也就是说最多 3 可以参考如下地址： https://github.com/PaddlePaddle/Serving/blob/develop/doc/SAVE_CN.md 在获取模型后，用户仅需要在服务器上执行如下命令即可部署推理在线服务 以上过程可以说是完全 0 代码部署在线推理服务，当然这只是最简单的 Paddle Serving 的使用方式，其中服务端和客户端之间是使用的 HTTP 协议通信，我们可以把这种在线服务称之为 Web 服务 启动推理服务 使用如下命令启动图像分割在线服务，服务端口号为 9393。
1.8K30发布于 2020-06-29 - 来自专栏人人都是架构师
HugggingFace 推理 API、推理端点和推理空间使用介绍
本文将介绍 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法。 页面小组件 推理 API 有两种使用方式，一种是在模型页面的右侧找到推理 API 的小组件页面，初始界面如下图所示： 我们可以在这个页面中上传图片，然后就可以看到模型进行推理运行，等一会后推理结果就出来了 (Endpoint) 推理 API 虽然方便，但推理 API 一般用于测试和验证，由于速率限制，官方不推荐在生产环境中使用，而且也不是所有模型都有提供推理 API。 信息确认无误后点击Create Endpoint按钮创建推理端点，创建成功后可以进入推理端点的详情页面看到如下信息： 其中Endpoint URL就是部署好的推理端点地址，我们可以跟调用推理 API 总结 本文介绍了 HuggingFace 的推理 API、推理端点和推理空间的使用方法，推理 API 是免费的，使用 HuggingFace 自建的 API 服务，推理端点是部署自己专属的 API 服务
3.5K40编辑于 2023-09-17 - 来自专栏深度学习自然语言处理
轻松实现多模态（视觉）模型离线推理&在线服务
早在去年年底，LMDeploy 已经悄悄地支持了多模态（视觉）模型（下文简称 VLM）推理，只不过它静静地躺在仓库的 examples/vl 角落里，未曾与大家正式照面。 LMDeploy 的 VLM 推理，主打简单、好用。6 行代码完成推理，1 行命令搭建服务。 离线推理 使用 LMDeploy pipeline 接口推理 VL 模型仅需 6 行代码，这得益于 LMDeploy 把 VL 模型中的视觉部分，和 LLM 模型都封装到推理 pipeline。 sess.response.text) sess = pipe.chat('make the story focusing on the dog', sess) print(sess.response.text) 在线服务 temperature=0.8, top_p=0.8) print(response) 如搭建 gradio 服务，在浏览器中打开 http://0.0.0.0:8000，就可以通过 WebUI 与模型在线交流啦
58810编辑于 2024-04-11 - 来自专栏CreateAMind
因果推理比概率推理更难吗？
统计和因果推理中的许多任务可以被解释为合适的形式语言中的蕴含问题。我们问，从计算的角度来看，对于因果概率语言来说，这些问题是否比纯概率（或“关联”）语言更困难。 尽管从多种意义上讲，因果推理确实更复杂——无论是表达上的还是推理上的——我们表明因果蕴涵（或可满足性）问题可以系统地、稳健地简化为纯粹的概率问题。因此，计算复杂性不会增加。 毫无争议的是，因果推理比纯粹的概率或统计推理更困难。后者似乎已经足够困难了：估计概率、根据过去的观察预测未来事件、确定统计显着性、在统计假设之间做出裁决——这些已经是艰巨的任务，长期陷入争议。 因果推理问题似乎只会让我们的任务变得更加困难。推断因果效应、预测干预结果、确定因果方向、学习因果模型——这些问题通常需要统计推理，但也对研究者提出更多要求。 从推理的角度来看，概率信息远远不能确定因果信息。 统计推断和因果推断的一个共同特征是，每种方法最突出的方法都可以（至少部分地）理解为试图将归纳问题转化为演绎问题。
17710编辑于 2024-03-25 - 来自专栏bit哲学院
知识推理
参考链接： 从列表中移除满足Java中给定谓词元素 目录 本体知识推理简介与任务分类 OWL本体语言 知识推理任务 OWL本体推理 实例化(materialization)的一个例子: OWL本体推理:不一致性检测 OWL本体非标准推理:计算辩解 本体推理方法与工具介绍 基于Tableaux运算的方法 Tableaux运算的正确性 相关工具简介 基于逻辑编程改写的方法 本体推理的局限: (1) 仅支持预定义的本体公理上的推理(无法针对自定义的词汇支持灵活推理) (2) 用户无法定义自己的推理过程 引入规则推理 (1) 可以根据特定的场景定制规则,以实现用户自定义的推理过程 上下位推理 查询的同时已经做出了推理! 查询触发推理 查询输入类别s和o之间有无上下位关系 添加推理机 OWL推理: 构建OWL推理机 构建一个含OWL推理功能的Model Model myMod = ModelFactory.createDefaultModel
1.7K00发布于 2020-12-13 - 来自专栏生信宝典
在线浏览器，在线PS，在线AI，在线编程 ...
现在越来越习惯使用在线工具，拿来即用，用完即走。只要有网，在哪都可以用。 比如我们推出的在线绘图 (http://www.ehbio.com/ImageGP)已经成为非批量作图的首选，可以绘制常见生物信息图形。 最近又发现了一款功能强大的在线PS、AI (文章用图的修改和排版)、EXCEl、WORD、PPT、PDF、CorelDRAW、XMind、Matlab、jupyter (python编程)的工具集 (uzer.me 没事时在线写个Python代码，Python简明教程来一份 (识别图中二维码可获取python3 生信学习教程) 在线编辑图片绘制模式图，软件正版，占用自己系统资源少，随时可以使用。
18.3K40发布于 2018-08-01 - 来自专栏野生AI架构师
推理与统计：推理的来源是什么？
有文章提到chatgpt已经具备了复杂的推理能力，按照自己以前对这些大模型的了解，是不太相信的，那不过就是从训练数据提炼出来的观点，本质是一种统计的运算。 这时，我们能说他具备推理能力了吗，也许他只是记住了答案。 网文说，chatgpt的推理能力很可能是来源于代码的学习，代码确实可能是学习逻辑的最佳训练集了，如果他从海量的代码里，学习到了逻辑运算的模式，再加上大模型本身所学到的知识，如果融合在一起，是不是就是产生推理能力了呢 好像是这么回事，不过这个归纳推理，难道不也是从训练集统计而来的吗？如果这么看，那我们个人的推理能力是不是也是这么来的？ 话又说回来，推理的来源是不是也是统计？这么理解是不是也是可行的。
23110编辑于 2023-08-26 - 来自专栏CreateAMind
因果推理和概率推理难度一样？
其他参考： 最新Tractability易处理的因果推理 80PPT 概率编程with Fast Exact Symbolic Inference 快速准确符号推理 小数据大任务 实现框架开源 再发：迄今为止
44220编辑于 2022-11-22 - 来自专栏全栈程序员必看
复合命题及其推理答案_基本复合命题及其推理
推理规则为：否定一部分选言支，必须肯定其余选言支；肯定一部分选言支，不能肯定或否定其余支 2、不相容选言推理 （1）否定肯定不相容选言推理 指通过否定不相容选言命题的一部分选言支，进而肯定其余选言支的推理 （2）肯定否定不相容选言推理 指通过肯定不相容选言命题的一部分选言支，进而否定其余选言支的推理。 不相容选言推理的规则：肯定一部分选言支，必须否定其余选言支；否定一部分选言支，必肯定其余支。 互相的） 二、假言推理 假言推理是前提之一为假言命题，并根据假言命题的逻辑性进行推演的复合命题推演。包括假言（条件）直言推理、假言换位推理、假言连锁推理三种。 1、假言直言推理 假言直言推理是前提之一为假言命题，另一前提和结论为直言命题（性质命题）的推理。 2、假言换位推理 即以某种类型的假言命题为前提，通过其前后件的换位而得出另一假言命题推理。 （1）充分条件换位推理 其形式为：如果p，那么q，所以，只有q，才p。
68510编辑于 2022-09-20 - 来自专栏GiantPandaCV
VLLM推理流程解析
前言 本文在对VLLM进行解析时只关注单卡情况，忽略基于ray做分布式推理的所有代码。 0x1. 运行流程梳理 先从使用VLLM调用opt-125M模型进行推理的脚本看起： from vllm import LLM, SamplingParams # Sample prompts. prompts
2K31编辑于 2023-08-22 - 来自专栏AI系统
【AI系统】推理参数
本文将介绍 AI 模型网络参数方面的一些基本概念，以及硬件相关的性能指标，为后面让大家更了解模型轻量化做初步准备。值得让人思考的是，随着深度学习的发展，神经网络被广泛应用于各种领域，模型性能的提高同时也引入了巨大的参数量和计算量（如下图右所示），一般来说模型参数量越大，精度越高，性能越好(如下图左所示)。
51110编辑于 2024-12-02 - 来自专栏CreateAMind
实现抽象视觉推理
抽象： 视觉推理对于构建理解世界并执行超越感知的问题解决的智能代理是必不可少的。可微分正向推理已经被开发来将推理与基于梯度的机器学习范例相结合。 记忆高效的推理和计算高效的学习使 NEUMANN 能够解决抽象的视觉推理,其中代理需要通过在不同场景中使用抽象概念的类比来执行推理。 这项任务要求特工们学习抽象的歌剧基于视觉场景的小数据推理和基于非观察场景的推理来回答问题。 相反,NEUMANN在计算图上执行推理,然后获得结果。 相比之下,DeepProbLog [29]中采用的(可微分)反向推理需要为新查询构建新的计算图,这使得推理成本很高。 因此,对于这些推理器来说,通过以可扩展的方式使用 GPU 来计算推理需要付出不小的努力。 6 结论 我们提出了 NEUMANN,一个内存高效的可微分正向推理机,它在推理图上传递消息。
35720编辑于 2023-09-01 - 来自专栏TechLead
知识推理技术解析
本部分旨在深入探讨知识推理的基础，包括知识的表示方法和推理机制，这些构成了知识推理系统的核心。 知识表示方法 知识表示是知识推理过程中的第一步，其质量直接影响到推理系统的效率和效果。 推理算法 自动推理还涉及到各种推理算法，如前向链推理（从已知事实出发，通过规则推导出新事实）和后向链推理（从目标事实出发，反向搜索满足条件的事实）。 推理算法深度分析 推理算法是知识推理过程中的关键，它决定了推理的效率和效果。本节将探讨几种主要的推理算法及其应用。 推理链优化 推理链优化是指在进行推理时，通过优化推理路径或步骤，提高推理效率和准确性。这涉及到对推理过程的监控和分析，以及动态调整推理策略，确保以最优的路径达成推理目标。 推理系统的优化 为了提高推理系统的性能和应用的广泛性，系统的优化成为了一个重要的研究方向。 并行化推理 并行化推理通过并行处理技术，使得推理任务可以在多个处理器上同时执行，显著提高推理的速度。
54810编辑于 2024-03-13 基于yolov11引入在线重参数化卷积OREPA用于推理加速的python源码+训练源码
本文介绍了在线卷积重参数化（OREPA），这是一个两阶段的流程，旨在通过将复杂的训练阶段块压缩为单个卷积来减少巨大的训练开销。为了实现这个目标，我们引入了一个线性缩放层，以更好地优化在线块。 这种转换是通过数学方法和等效变换实现的，确保在推理阶段模型的输出不变。 推理阶段： 使用重新参数化后的简单结构进行推理。由于结构更简单，推理的计算效率更高，延迟更低，所需的存储资源也更少。 这种方法的优势在于，它能够在不牺牲模型性能的前提下，大幅度减少推理阶段的计算和存储需求，从而实现更快的推理速度和更低的资源占用。 这种压缩结构的设计使得在推理阶段，无论训练时的结构多么复杂，所有模型都被简化为单一的卷积层，提高了推理速度和降低了资源消耗。训练时模块压缩的过程有助于简化模型结构，提高训练和推理效率。 除了对性能的影响，线性缩放层还可以在训练过程中合并，使在线重参数化成为可能。 基于线性缩放层，对重参数化块进行修改，如图3所示。
15800编辑于 2025-07-22- 来自专栏JadePeng的技术博客
知识图谱推理与实践 (2) -- 基于jena实现规则推理
本章，介绍 基于jena的规则引擎实现推理，并通过两个例子介绍如何coding实现。 规则引擎概述 jena包含了一个通用的规则推理机，可以在RDFS和OWL推理机使用，也可以单独使用。 推理机支持在RDF图上推理，提供前向链、后向链和二者混合执行模式。包含RETE engine 和 one tabled datalog engine。 可以通过GenericRuleReasoner来进行配置参数，使用各种推理引擎。要使用 GenericRuleReasoner，需要一个规则集来定义其行为. a)] 规则推理demo1--喜剧演员 例如，在一个电影知识图谱里，如果一个演员参演的电影的类型是喜剧片，我们可以认为这个演员是喜剧电影 推理规则： [ruleComedian: (? 规则推理demo2 -- 关联交易 我们再来看上一篇文章中提到的那个金融图谱： ?
4K30发布于 2020-02-18 - 来自专栏caoayu的分享
加入在线服务--在线多人共享屏幕
将当前房间的链接发送给他人,他人就可以加入进这个房间,从而进行多人的屏幕共享.在线体验 注意一个房间id如果被创建了则无法再创建一个同名的房间 一般默认勾选退出后销毁房间 配置 首先下载应用,可以通过
4.9K20发布于 2020-10-28 - 来自专栏CreateAMind
主动推理研究机构和主动推理生态系统
主动推理研究所&主动推理生态系统。 ●主动推理本体。将主动推理与形式本体(如公理驱动的建议上融合本体[60])相结合。 此外，如果在线学习社区预期成员在完成课程后(或在材料中获得自我效能感后)终止参与，我们的模型提供的支持和与专业人员和学者分享工作的机会为那些认为自己已经相当熟悉所有可用教育材料的人提供了持续参与和参与的激励 主办在线论坛、讨论组和社会交流渠道，让学习者、研究人员和从业者能够相互联系、提问和分享见解。培养一个社区，帮助个人克服挑战，交流思想，并从同行和专家那里获得支持。 分享和展示作品的机会。 人机交互中的主动推理。第四届主动推理国际研讨会。2023.可用:https://openreview.net/forum?id=BuhUs1yGu1 88.主动推理研究所。主动推理本体。
46530编辑于 2023-09-28
腾讯云开发者
