Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın. GPU'daki Yapay Zeka Modellerine Giriş testi Yol haritasına dön Eğitim ve çıkarım arasındaki temel fark nedir? Eğitimde yalnızca ileriye doğru hesaplama kullanılır. Çıkarımda ise ileriye doğru ve geriye doğru hesaplama kullanılır. Eğitim, ağırlıkları günceller; çıkarım ise ağırlıkları güncellemez. Çıkarım için eğitimden daha büyük veri kümeleri gerekir Çıkarım her zaman CPU'ları kullanır Model biçimleri öncelikle neyi tanımlar? Eğitim günlüklerinin sıkıştırma oranı Ağırlıklar, önyargılar ve meta veriler nasıl serileştirilir? Bir modelin oluşturabileceği parça sayısı GPU'lar nasıl planlanır? TensorRT motorları en iyi şekilde şu şekilde tanımlanabilir: Araştırma için taşınabilir kontrol noktaları Tedarikçiden bağımsız borsa biçimleri Belirli donanımlar için derlenmiş, GPU için optimize edilmiş ikili dosyalar Hafif ve topluluk odaklı biçimler GPU'ları CPU'lara kıyasla çıkarım için uygun kılan nedir? Daha az çekirdek kullanırlar. Matris matematiği için optimize edilmiş binlerce paralel çekirdeğe sahiptir. Çekirdek başına çok fazla güç tüketirler. Daha çeşitli talimatları işleyebilir. Performans optimizasyonunda "dönüm noktası" nedir? Verim düşüşünün yaşandığı gecikme değeri Verim, gecikmeyi çok fazla etkilemeden iyileşir. Gözlemlenen en yavaş gecikme Performans ödünlerinden bağımsız olarak bir model için elde edilebilecek minimum bellek alanı Yanıtları gönder error_outline Test değerlendirilirken bir hata oluştu. Lütfen tekrar deneyin.
