端云协同部署

摘要：随着人工智能技术的快速发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛。大模型的训练和推理对计算资源的需求极高，传统的集中式部署模式难以满足大规模应用的需求。本文将探讨基于PyTorch的端云协同部署架构，通过边缘推理

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，目标检测技术在智能驾驶、视频监控等领域得到了广泛应用。本文将围绕AI大模型在目标检测领域的端云协同部署架构，从车端推理和云端训练两个方面进行代码实现和技术解析，旨在为相关领域的研究

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）在各个领域的应用日益广泛。端云协同部署策略成为实现高效NLP服务的关键。本文将探讨端云协同部署策略，并给出相应的代码实现，以期为相关研究和实践提供参考。 一、

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉在各个领域得到了广泛应用。端云协同部署策略作为一种新兴的部署方式，在边缘端和服务器端之间实现了高效的数据处理和资源分配。本文将围绕端云协同部署策略，通过代码实现和优化，探

摘要：随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在各个领域得到了广泛应用。深度学习模型通常具有较大的计算量和存储需求，这在移动端和边缘计算设备上尤为明显。模型量化是一种有效的方法，可以降低模型的计算量和存储需求，提高