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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
LiteOS轻量级AI推理框架LiteAI,从模型转换、优化及执行三个方面向开发者呈现如何在IoT设备上实现AI模型的推理全流程,并结合智能设备AI开发的案例,展示AI部署全过程。 l 针对IoT设备内存空间小的问题,LiteAI应用了模型量化技术,将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点,实现75%模型压缩;实现
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ModelArts费用说明
16:51:07 面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理,模型开发,模型训练,模型管理和部署上线流程。涉及计费项包括:模型开发环境(Notebook),模型训练(训练作业、可视化作业),部署上线(在线服务)。AI全流程开发支持公共资源池,专属资源池和EVS存储三类资源。
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