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一个技能是否可以使用多个模型?开发技能时如何添加多个模型? 一个技能可以使用多个模型,在调用hilens.Model接口进行模型初始化时,需要分别初始化每个模型。详情请参见开发指南>模型管理模块。 添加多个模型的方式如下: 在“新建技能>填写技能内容”时,在“模型”字段添加多个模型。详情请参见新建技能>填写技能内容。
许您将配置文件从容器镜像中解耦,从而增强容器工作负载的可移植性。 配置项价值如下: 使用配置项功能可以帮您管理不同环境、不同业务的配置。 方便您部署相同工作负载的不同环境,配置文件支持多版本,方便您进行更新和回滚工作负载。 方便您快速将配置以文件的形式导入到容器中。 在专业版Hi
创建密钥 功能介绍 创建密钥,如果通过在应用部署中配置密钥,容器下发到设备之后,在容器上看到的密钥是解密的 URI POST /v3/{project_id}/ai-mgr/secrets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID
技能格式为“技能包”时,RPM技能包在OBS的存储路径。 镜像类型(容器镜像) 技能格式为“容器镜像”时,支持镜像类型为“ModelBox镜像”和“普通镜像”。 镜像路径(容器镜像) 技能格式为“容器镜像”时,容器镜像在OBS的存储路径。 配置启动参数 在“启动参数配置”页面填写配置信息,然后单击右下角的“下一步”。
和购买使用。 支持下载设备对应的工具和插件,如ModelBox SDK等,并将其添加到设备中。 AI应用框架 支持基于HiLens Framework(已停止演进)开发的AI技能并作为相应技能的管理平台。 支持基于ModelBox框架开发的AI应用并作为相应的管理平台。 技能开发
多个技能的SDK如何在小海思35XX系列芯片上使用 ? 多个技能的SDK使用互相独立,接口并不一致,可按照需求集成单个或者多个技能,具体集成方式您可以通过提交工单咨询。 父主题: 管理产品
rpm的打包,用户可以通过使用ModelBox的开发环境,将模型和业务逻辑代码等打包成相应的rpm包。 容器镜像 容器镜像格式是一个包含应用运行需要的各种组件和应用本身的镜像。可以使用ModelBox提供的软件包打包工具或者是镜像打包工具,也可以按照下面的格式手动打包。 应用容器镜像包含三层:基础
通过指定设备id列表或者设备标签将应用部署下发到多个设备上。 URI PUT /v3/{project_id}/ai-mgr/deployments/{deployment_id}/nodes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 deployment_id 是 String 部署ID
rpm的打包,用户可以通过使用ModelBox的开发环境,将模型和业务逻辑代码等打包成相应的rpm包。 容器镜像 容器镜像格式是一个包含应用运行需要的各种组件和应用本身的镜像。可以使用ModelBox提供的软件包打包工具或者是镜像打包工具,也可以按照下面的格式手动打包。 应用容器镜像包含三层:基础
面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 本技能支持: 判断并过滤尺寸过小、清晰度较差、角度过大等无法判断的人脸。 同时检测多张人脸。 人脸跟踪。对同一个人抓拍的人脸做去重,避免大量的重复上报。
智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,对进入门店的人形进行抓拍,并自动筛选出此人进店过程中尺寸、清晰度、角度最佳的人脸和对应的原图上传至您的后台系统。 结合云上人脸识别服务(Face Recognition,简称FRS)还可以进一步做VIP客户统计、回头客统计
镜像路径:单击“选择SWR地址”,选择容器镜像在OBS的存储路径。 RootKey 使用ModelBox开发框架的加密工具ModelBox Tool加密模型后,可获取Root Key。 模型密钥 使用ModelBox开发框架的加密工具ModelBox Tool加密模型后,可获取模型密钥。
技能格式为“技能包”时,RPM技能包在OBS的存储路径。 镜像类型(容器镜像) 技能格式为“容器镜像”时,支持镜像类型为“ModelBox镜像”和“普通镜像”。 镜像路径(容器镜像) 技能格式为“容器镜像”时,容器镜像在OBS的存储路径。 配置启动参数 在“启动参数配置”页面填写配置信息,然后单击右下角的“下一步”。
镜像路径:单击“选择SWR地址”,选择容器镜像在OBS的存储路径。 RootKey 使用ModelBox开发框架的加密工具ModelBox Tool加密模型后,可获取Root Key。 模型密钥 使用ModelBox开发框架的加密工具ModelBox Tool加密模型后,可获取模型密钥。
纳管多种设备,管理统一 平台支持纳管多种设备类型,支持海量设备管理。 支持部署容器镜像与软件包格式AI应用。 接口统一,方便集成和管理。 AI开发框架升级,开发便捷 支持部署基于开源框架ModelBox开发的AI应用,提供便捷开发工具与插件,高效开发与运行时管理。 企业级应用,引领生态
表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer pod总个数 pods Array of Pod objects pod 列表 表5 Pod 参数 参数类型 描述 configs PodConfig object 应用实例配置 reason String 部署失败的原因
URI GET /v3/{project_id}/ai-mgr/deployments/{deployment_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 deployment_id 是 String 应用部署ID project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID
template 是 PodRequest object 应用部署模板 表6 PodRequest 参数 是否必选 参数类型 描述 affinity 否 PodAffinity object 应用部署亲和性规则 apps 是 Array of AppDef objects 应用部署业务容器或RPM程序包
URI PATCH /v3/{project_id}/ai-mgr/deployments/{deployment_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 deployment_id 是 String 部署ID project_id 是 String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID
如何使用多线程进行技能推理? 问题描述 如果在局域网内对多个rtsp摄像头画面进行推理,每路摄像头开一个线程进行推理,线程内模型加载、推理都是独立的,不会相互影响。如果多路线程合并,如何使用多线程进行技能推理? 解决方法 如果多路线程合并做batch推理,对多路摄像头的推理实时性有一定的