从本次部署可以看出，飞桨3.0在推理性能、资源适配与工程体验上均已接轨国际水准，配合这类高性价比蒸馏模型，能极大提升本地部署的实用性。算力成本压缩：INT8 量化让 8 卡部署变为可能；部署效率提升：自动并行与动静融合减少90%以上的调参与硬件适配成本；产业落地友好：支持 RESTful 调用，容器环境封装便于集群部署与迁移。在“大模型国产化”的背景下，飞桨3.0 不仅是一套技术工具，更是一条从科
可以看到，由于我识别的图片拍的比较清晰，所有文字的识别置信度都在0.998之上，大家也可以放点不清晰的看看效果咋样。识别是一行一行来的，第一个数据是该文字在图片的位置信息是，第二个是文字识别的内容，第三个则是置信度。当然，大大家有能力也可以自己去充值，充值了就有 token 使用权力，就可以正常调用 api。可以看到是能给出推理的，这里也欢迎大家去重庆旅游哈哈（官网复制适合自己的指令，在控制台下载
飞桨框架paddlepaddle3.0部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B/32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/70b，非docker方法。作为新手第一次接触，受益匪浅。感谢Gemini、Deepseek等GPT老师，感谢飞桨官方。
DeepSeek和QWQ作为两种不同架构的大模型，各自在特定领域和应用场景中展现出独特优势。DeepSeek在自然语言处理和推荐系统等文本相关任务中表现突出，而QWQ则在图像识别、语音识别和金融风控等非文本任务中具有较强竞争力。在人工智能领域，大模型的发展日新月异。DeepSeek和QWQ作为两种具有代表性的大模型，各自在技术架构、应用场景和性能表现上展现出独特优势。2.自注意力机制：通过自注意力
在应用软件方面，采用了专业的大屏可视化软件，如D3.js、Echarts等，实现了各类数据的可视化展示和分析；在数据展示方面，通过可视化技术和交互设计，实现了数据的直观展示和用户的交互操作。在存储设备方面，利用了高速、可靠的固态硬盘和内存条，满足了系统数据的存储和读写需求。本文将深入探讨可视化大屏的技术架构，包括硬件架构、软件架构和数据架构等方面，帮助读者全面了解这一领域的技术特点和发展趋势。综上
最近在参加kaggle上的一个比赛时，发现了一个非常有用的自动化参数搜索方法optuna。在本文中将搭建一个简单的pytorch神经网络，从而对野生蓝莓产量进行预测，模型使用optuna包对参数进行自动搜索，同时也以可视化的形式对参数搜索结果进行展现。本文包含详细完整的代码和代码说明。
Paddle Serving的docker安装方法总结
新手安装paddle框架
ERNIE-UIE信息抽取模型可以进行关键信息抽取，可参照官网安装流程进行配置和使用。但是在实际的细分领域中（细分的应用场景），信息抽取的效果并不好（中文书写习惯截然不同），本文按照官网的方式，进行模型训练从而进一步提升效果，并进行记录。
一、服务端dockfile编写节省镜像空间，此处在python的镜像基础上构建，最终镜像2.38GFROM python:3.7.4COPY . /deployWORKDIR /deployRUN pip config set global.index-url https://mirror.baidu.com/pypi/simple \&& pip install --upgrad
学习日记
但是，python和pip的版本如果过高可能导致无法安装早些版本的包，如python3.11、pip24.0就不可以，它们安装库时只能安装近期的，否则会报错could not find a distribution…paddle相关库的配置存在很大的兼容性问题，互相不兼容的paddle库都会导致报错，如no module named "paddle.fluid"， 因此会需要下载一些非最新版的pa
今天跑paddle里的代码，发现paddle里可以跑，但放到pycharm下面跑不了了，捣鼓了一下午，原来是包版本的问题，希望能对读者有一点点用。在pycharm的terminal中查看python版本，发现变成了3.7，然后就可以下载paddlepaddle啦，记得要指定为2.4.0版本。下载好python 3.7的环境（我直接用anaconda下载虚拟环境，我的pycharm用的是anacon
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。2016年8月百度开源了深度学习框架PaddlePaddle，并于2019年正式中文命名为“飞桨”。据统计，市场份额方面，百度飞桨在中国综合市场份额已超越TensorFlow和PyTorch，位居中国深度学习市场第一。Paddle X
最近ai太火了，捡起以前比较喜欢的模型lstm对加密货币btc来了一波时间序列分析，期望是接入实时数据进行自动的量化交易，在这里分享我的经验欢迎更多的讨论和交流。
peddle-gpu的使用需要注意cuda和cudnn版本，如果是CPU版本可以直接安装使用。当我们同时安装了GPU和CPU版本paddle的时候，需要如果安装的GPU版本和CUDA版本不符合，会直接使用CPU，并且不会报错使用GPU错误。
有可能，我是说有可能，include和lib找不到，需要paddle_inference_install_dir文件夹下所有的东西，有可能，我是说有可能，include和lib找不到，需要paddle_inference_install_dir文件夹下所有的东西，因为，你自己看一下vs的项目属性，下面cmake之后，给你生成的项目附加库目录什么的，都不对。因为，你自己看一下vs的项目属性，下面cm
①选择类型，Notebook②配置环境，Notebook版本：BML Codelab；项目框架：PaddlePaddle2.x;项目环境不用选择③项目描述，所填信息可随便选择；关于数据集，添加数据集所使用的是平台提供的数据集，创建数据集使用的是自己的数据集。
今天折腾了一天发现ocr识别太慢了，记得之前是安装的gpu的，不知道为什么这么慢运行了下面的命令结果返回为在pytorch环境下搜索--
ppocrwindows环境的GPU版本的编译
查了好久，这篇文章解决。
百度PaddleOCR C++接口 Linux CPU环境 编译 QtDemo验证
二、还是如果跟我一样使用的是cpu的版本，截至目前最新的fastdeploy:1.0.4-cpu-only-21.10版本，它默认的paddle推理引擎是有问题的，识别不出内容，需要更换其它支持cpu的引擎，比如OpenVINO 、ONNXRuntime。一、如果跟我一样选择的是cpu的版本，那么修改config.pbtxt配置文件时不仅得按官方说的需要修改kind: KIND_GPU为kind:
报错[Hint: ‘cudaErrorInsufficientDriver’. This indicates that the installed NVIDIA CUDA driver is older than the CUDA runtime library. This is not a supported configuration.Users should install an updat
随着技术的不断进步和业务的不断发展，制造企业应积极探索和应用数据中台，不断提升自身的数字化能力和竞争力，迎接智能制造时代的挑战和机遇。- **供应链管理与智能调度：** 基于数据中台的数据分析和预测，优化供应链管理和生产调度，提高供应链的响应速度和灵活性。- **优化资源配置：** 基于数据中台的数据分析和挖掘，实现对资源的精细化管理和优化配置，提高资源利用率和降低成本。4. **数据应用与应用集
Paddle C++ SDK编译错误的解决
【代码】paddle gpu的使用。
docker部署paddle-gpu框架下的深度学习项目
1. 上网搜 对应 错误的代码，发现多是说对应的paddle版本 和系统中的 cuda 和 cudnn ，但是要注意，这里我们用的是官方的docker 镜像，其实并不存在 paddle 和 cuda 和 cudnn 版本差异的问题，这三个的版本兼容是官方测试过的。6. 查证发现，使用yum 默认安装的docker 版本非常低，上网找对应的安装新版docker 的方法就解决了。你的 docker 是
因为FreeBSD本身不能装paddle serving，所以我们要在docker里面装。真装起来才发现问题多多，待后面再解决问题。
Windows WSL2 安装Nvidia-Docker GPU 驱动Paddlepaddle
这是在没有网络的docker环境中运行的，paddlepaddle和paddlex都重装过，还是没解决这个问题，没法子了，求大神指点。
笔者在跑Paddleseg代码的时候出现了这个报错：ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29not found (required by /home/chanya/anaconda3/envs/paddleseg/lib/python3.9/site-packages/scipy/spati
使用paddle detection进行多卡训练时需要安装nccl，nccl安装失败可能导致服务器不再能多卡训练，因此需要卸载nccl。
PaddleOCR Linux-centos安装与部署CPU0基础搭建
win10、64位系统、打包前对入口python脚本进行调试。确保本地测试通过。打包前paddleocr可运行使用paddleocr gitee readme中有安装文档, 非常详细.打包报错莫急，跟着报错提示渐行处理。并在必要时借鉴网络资料（我还查询过抖音的豆包AI，感觉还不错）spec文件看似内容较多, 实则用的较少。有幸可以搜索到此篇文章。
import onnxruntime报错ImportError: Microsoft Visual C++ Redistributable for Visual Studio 2019 not installed on the machine.Traceback (most recent call last):File “D:/Wanggan_Project/tensorflow/study_te
一个奇怪的想法，想做就做的勇气字符识别--->自动填表
解决基于PaddleOCR解决文本检测训练模型与inference模型预测效果不一致的问题
paddle
——paddle
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