【YoloDeployCsharp】基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台
YoloDeployCsharp|基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台 1. 项目介绍2. 支持模型3. 时间测试4. 总结 1. 项目介绍 基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型...
【Jenkins】持续集成与交付 （十六）：使用Webhook+Jenkins实现项目自动构建部署
🟣【Jenkins】持续集成与交付 （十六）：使用Webhook+Jenkins实现项目自动构建部署 一、 安装Webhook插件 二、Jenkins设置自动构建(生成的Webhook URL) 三、配置GitLab Webhook 四、 推送代码触发自动构建 五、验证项目构建是否成功 一、 安装Webhook插件...
AI电销机器人系统源码部署之：freeswitch安装Linux
保开放 FreeSWITCH 所需的端口，包括 SIP 端口（默认为 5060）、RTP 端口范围（默认为 16384-32768）等。 以上步骤是基本的 FreeSWITCH 安装和配置指南，在实际部署过程中可能会根据你的需求和环境进行调整。安装完成后，你可以根据你的业务需求进一步配置和定制 FreeSWITCH。...
电销外呼系统有哪些用途？ai智能语音机器人系统部署各版本
现在由于网络技术的发展十分快速，让我们的工作方式、生活方式都向智能化方向转变，而电销外呼系统，可以应用于很多行业，那电销外呼系统有哪些用途呢？我们一起来看看 1、电销外呼系统一般用于什么场景 电销外呼系统是提高员工效率和客户管理的重要企业工具。员工的工作流程通过系统数据显示。作为经理，他们还可以通过系统管理销售流程。 很多公司通过电话营销来获得客户，但很多客户基本上是直接挂断的。企业就开始使用座席、...
EL9在线快速部署安装Rancher
一、环境准备 关闭并禁用防火墙 systemctl disable --now firewalld 关闭SELinux并设置为永久禁用 setenforce 0sed -i 's#SELINUX=enforcing#SELINUX=disabled#g' /etc/sysconfig/selinuxsed -i 's#SELINUX=enforcing#SELINUX=disabled#g' /...
Meta Llama 3 性能提升与推理服务部署
ama 3 70B（该系列中的首款型号）。 或者，通过在 NVIDIA API 目录中完全加速的 NVIDIA 堆栈上运行的 API 端点，其中 Llama 3 被打包为 NVIDIA NIM，具有可部署在任何地方的标准 API。 大型语言模型是计算密集型的。 它们的尺寸使得它们昂贵且运行缓慢，尤其是在没有正确的技术的情况下。 许多优化技术都可用，例如内核融合和量化到运行时优化（如 C++ 实现、KV...
【优质书籍推荐】ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
N博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文深入讲解了大模型巨作：《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言2. 书籍推荐2.1 内容简介2.2 本书作者2.3 本书目录2.4 适合读者 3. 购买链接 1. 前言 在人工智能...
部署之缓存问题
html缓存 新增以下内容 <meta http-equiv="pragram" content="no-cache"> <meta http-equiv="cache-control" content="no-cache, no-store, must-revalidate"> <meta http-equiv="expires" content="0"> js/css缓存 新增版本号/...
如何在现场电脑是部署onnx模型
调整版本为Release x64（关键）并配置好CUDA和CUDNN。 注意：Release | x64是基类主配置，包含目录下有编译器的一些链接库 以及一些库目录： 以及附加依赖项： msvcprt.lib kernel32.lib user32.lib gdi32.lib winspool.lib comdlg32.lib advapi32.lib shell32.lib ole32.lib o...
模型实战（19）之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞ 实现目标检测
从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测 yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出 导出onnx并转为tensorrt模型 Python\C++ - trt实现推理，CUDA实现图像前处理 文中将给出详细实现源码python、C++ 效果如下： output_video_1 1. 搭建环境 拉去官方代码 根据配置下载虚拟环境所需包 详细步骤如下： #下载代码到本地- git ...