检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
// A / b = C ... r, A >= 0, b > 0 vector<int> div(vector<int> &A, int b, int &r) { vector<int> C; r = 0; for (int
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
能进行的双精度浮点操作数。 目前对于N卡来说，双精度浮点计算的单元是独立于单精度单元之外的，每个SP都有单精度的浮点计算单元，但并不是每个SP都有双精度的浮点单元。对于有双精度单元的SP而言，最大双精度指令吞吐量一样是在实现FMA的时候的每周期2条（指每周期一条双精度的FMA指令的吞吐量，FMA算作两条浮点操作）。
获取海量开发者技术资源、工具 开发者计划 使能开发者基于开放能力进行技术创新 开发支持 专业高效的开发者在线技术支持服务 开发者学堂 云上学习、实验、认证的知识服务中心 开发者活动 开发者实训、热门活动专区 社区论坛 专家技术布道、开发者交流分享的平台 文档下载 AI平台ModelArts文档下载
在深度学习模型部署过程中，推理速度是难以忽视的一个因素，为了使神经网络更快、更轻，当前流行的一些技术有 1）架构的改进； 2）设计新的、高效的层，可以取代传统的层； 3) 神经网络修剪，删除不重要的权重； 4) 软件和硬件的优化； 5) 模型量化 量化是转换深度学习模型以使用较低精度的参数和计算的过程。传统上，DNN
cout << C[i]; cout << endl; return 0;} 我们可以看到，这个高精度加法，实际上就是把数据模拟成手算，但是计算机比手算快得多，注意进位，同时大的在前。
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示： 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示： 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。
Pip 安装 前置环境：MindSpore所需环境（Python、Cuda等） Pip 安装最新版 source activate py39_ms17 pip install mindinsight 源码编译及Docker安装参考：https://www.mindspore
@[toc] 高精度：利用计算机进行数值计算，有时会遇到这样的问题：有些计算要求精度高，希望计算的数的位数可达几十位甚至几百位，虽然计算机的计算精度也算较高了，但因受到硬件的限制，往往达不到实际问题所要求的精度。我们可以利用程序设计的方法去实现这样的高精度计算。 由于C++中没有
#include <iostream>#include <vector> using namespace std; bool cmp(vector<int> &A, vector<int>
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; vector<int> d
#include <iostream>#include <vector> using namespace std; vector<int> mul(vector<int> &A, int
模型推理是用的gpu还是cpu，为什么每次提交模型之后计分要那么久呢
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu
（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装
一名非科班的在校大学生。对C/C++、数据结构、Linux及MySql、算法等领域感兴趣,喜欢将所学知识写成博客记录下来。 希望该文章对你有所帮助！如果有错误请大佬们指正！共同学习交流 作者简介: CSDN C/C++领域新星创作者https://blog.csdn.net/chuxinchangcun?type=blog
0. 简介 最近在群里划水时，看到很多初学的SLAMer面对精度评估这个问题无从下手。而精度评估确实是在SLAM算法实际评估中急需一种手段和工具，本文将从2维室内和3维室外两个层面来向各位展示如何通过各种手段来对SLAM算法完成。 1. 2D评估–基于cartographer
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
