FastASR 基于PaddleSpeech所使用的conformer模型,使用C++的高效实现模型推理,在树莓派4B等ARM平台运行也可流畅运行. 项目简介 本项目仅实现了PaddleSpeech r1.01版本中conformer_wenetspeech-zh-16k预训练模型. 这个预训练模型采用了当下最先进的conformer模型,使用10000+小时的wenetspeech数据集训练得到. 经过测试它识别效果很好,可以媲美许多商用的ASR软件. PaddleSpeech是基于pytho

文章在简书里面编辑的,复制过来貌似不太好看,还是到简书的页面看吧: http://www.jianshu.com/p/c89b97d052b7 1.安装环境简介: 硬件: cpu:i7 6700k gpu:gtx 1070 内存:32g 系统:Ubuntu 14.04 安装在一块移动硬盘上~为啥不装双系统呢?不爽~!移动硬盘上装Ubuntu的一个坑是装之前需要确认你的盘是否是4k对齐.你不确认也行,反正它死活都不让你装~. 系统语言选的是English,不推荐中文,在shell里面输入中文路径是

Skyfree的毕业论文 <系统封装与部署的深入研究> https://www.itsk.com/thread-197-1-4.html Skyfree 发表于 2007-9-13 07:25:40 关于封装与部署的深入研究 前言 从Windows95到现在的WindowsVista,Windows优秀的图形界面和可操作性,赢得了目前广泛的使用人群.虽然Windows各方面性能,特别是稳定性方面,依然有所不及Unix.Linux这些高稳定性的系统,但是它仍然不可否认的成为当前使用范围最广的操作

这几天在新购置的笔记本上部署工作环境,在安装NVIDIA驱动的时候遇到了不少坑,重装了很多次,在Ubuntu论坛以及其他资料源看了很多大牛的分析,最终终于解决了一个又一个问题,过程比较艰辛,所以决定写一篇博客总结一下,温故知新,如果正好能解答一些后来者的问题,那就再好不过了. 首先介绍一下我的安装流程,我所采用的是PPA的安装方式: sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get

kolla 介绍 简介 kolla 的使命是为 openstack 云平台提供生产级别的.开箱即用的交付能力.kolla 的基本思想是一切皆容器,将所有服务基于 Docker 运行,并且保证一个容器只跑一个服务(进程),做到最小粒度的运行 docker. kolla 要实现 openetack 部署总体上分为两步,第一步是制作 docker 镜像,第二步是编排部署.因此,kolla 项目又被分为两个小项目:kolla.kolla-ansible . kolla 的优势 kolla 的优势主要得益

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

AI 的热潮还在持续,AI 的战火自然也在升级.英伟达作为这一波 AI 浪潮中最受关注的公司之一,在很大程度上影响着 AI 的战局.上周在美国举行的 GTC 2019 上,黄仁勋大篇幅介绍了英伟达在 AI 软件和计算力方面的提升,但售价仅为 99 美元(约 664 元人民币)的 Jetson Nano 人工智能计算机却成了最受关注的焦点.本月早些时候的 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌也发布售价 149.99 美元(约 1009 元人民币)的 Edge TPU 开发板.虽然是最受关注的

1.docker容器暴露多个端口 To expose just one port, this is what you need to do: docker run -p <host_port>:<container_port> To expose multiple ports, simply provide multiple -p arguments: docker run -p <host_port1>:<container_port1> -p <h

最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署,尤其是在做服务器GPU环境部署时,遇到了不少坑.特意总结一下,当做前车之鉴. 1 系统背景 系统是ubuntu16.04 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ cat /etc/issue Ubuntu 16.04.5 LTS \n \l 或者 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ uname -m && cat /etc/*release x86_64 DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RE

用java实施的电子商务平台太少了,使用spring cloud技术构建的b2b2c电子商务平台更少,大型企业分布式互联网电子商务平台,推出PC+微信+APP+云服务的云商平台系统,其中包括B2B.B2C.C2C.O2O.新零售.直播电商等子平台.需要JAVA Spring Cloud大型企业分布式微服务云构建的B2B2C电子商务平台源码 一零三八七七四六二六. 技术解决方案 开发语言: java.j2ee 数据库:mysql JDK支持版本: JDK1.6.JDK1.7.JDK1.8版本 核心

项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 1. 前言 本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA GTX1050Ti,原master分支已经正式切换为CNN+LSTM+CTC的版本了,是时候写一篇新的文章了. 长话短说,开门见山,网络上现有的代码以教学研究为主,本项目是为实用主义者定制的,只要基本的环境安装常识,便可很好的训练出期望的模型,重定义几个简单的参数任何人都能使用机器学习技术训练一个商业化成品. 最新更新(2019/01

Ubuntu 14.04 16.04 nvidia 驱动安装 最简单直观的方式是在如下的对话框中直接选择驱动安装即可 但是有时候,驱动不够新,比如14.04用的是340.98版本,如果手动安装驱动可以参考官网指南. 在这个网址下载驱动:http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 注意默认是看不到Linux版本驱动,需要额外点击一下显示全部驱动! 这时候点击下载,完成后即可安装. 在这个网址可以查看详细的安装说明:http://us.downl

NVIDIA TensorRT 让您的人工智能更快! 英伟达TensorRT™是一种高性能深度学习推理优化器和运行时提供低延迟和高通量的深度学习推理的应用程序.使用TensorRT,您可以优化神经网络模型,精确地校准低精度,并最终将模型部署到超大规模的数据中心.嵌入式或汽车产品平台.在对所有主要框架进行培训的模型的推理过程中,基于TensorRT的gpu应用程序的执行速度比CPU快100倍. TensorRT提供INT8和FP16的优化,用于深度学习推理应用程序的生产部署,如视频流.语音识别.推

1 GPU简介 图形处理单元GPU英文全称Graphic Processing Unit,GPU是相对于CPU的一个概念,NVIDIA公司在1999年发布GeForce256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡减少了对CPU的依赖,并进行部分原本CPU的工作(主要是并行计算部分).GPU具有强大的浮点数编程和计算能力,在计算吞吐量和内存带宽上,现代的GPU远远超过CPU. 目前NVIDIA最新的CUDA图形计算架构主要是Fermi架构和Kepler架构. 2  Fermi架构概述 上

工作环境 系统:Ubuntu LTS 显卡:GPU NVIDIA驱动:410.93 CUDA:10.0 Python:.x CUDA以及NVIDIA驱动安装,详见https://www.cnblogs.com/orzs/p/10951473.html 需要部署的软件 conda环境 nccl2环境 openmpi环境 horovod环境 1. 创建conda环境 官网下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 下载合适

一,前言 在文章SpringBoot之简单入门中提到了,SpringBoot是内置一个tomcat容器的,但是如果要将SpringBoot部署在一个外部的tomcat,要怎么办呢?这就是本篇文章的目的了. 在文章SpringBoot之整合Mybatis(增,改,删)中我们实现了mybatis的增,改,删功能,那么,我们就将文章中的示例工程部署到一个外部的tomcat. 二,继承SpringBootServletInitializer并重写configure方法 代码: package com.z

新兴的多集群.多云部署成为首选的企业策略,而边缘部署则呈上升趋势 2019年11月5日,业界采用最广泛的Kubernetes管理平台创造者Rancher Labs(以下简称Rancher)发布了首份调研报告,该调研报告收集了来自大型或小型企业的1106名技术用户的意见,这些用户分别来自于科技.金融服务.电信.教育.政府和医疗等25个行业,主要来源于EMEA(欧洲.中东和非洲)和北美两大地区. "从调研结果可以清晰地看到,容器已经成为现代IT战略的关键支撑,85%的受访者已经在生产环境中使用容器.

问题描述: 快速学习k8s的各个组件的作用及yml的编写,minikube很适合. how to install Minikube, a tool that runs a single-node Kubernetes cluster in a virtual machine on your personal computer 参考文档: https://kubernetes.io/docs/tasks/tools/install-minikube/ https://minikube.sigs.k

当配置有vGPU虚拟机发起License授权请求,授权服务器会根据License中所包含的GRID License版本,加载不同的vGPU驱动(普通驱动和专业Quodra卡驱动).目前vPC和vApp的License对应加载的都是普通的显示驱动. vGPU License服务器的工作原理 首先,我们一起先了解一下NVIDIA vGPU的内部架构.vGPU跟传统的GPU类似,具有固定数量的GPU帧缓冲器和一个或多个虚拟显示输出.在vGPU虚拟机被创建的时候,帧缓冲区就被分配到物理GPU的帧缓冲区中

一.安装 1.1.kubernetes硬件支持问题说明 Kubernetes目前主要在很小程度上支持CPU和内存的发现.Kubelet本身处理的设备非常少.Kubernetes对于硬件都使用都依赖于硬件厂商的自主研发kubernetes插件,通过硬件厂商的插件从而让kubernetes进行硬件支持. 实现的逻辑如下: 1.2.适用于Kubernetes的NVIDIA设备插件说明 Kubernetes的NVIDIA设备插件是一个Daemonset,允许您自动: 公开群集的每个节点上的GPU数量跟踪

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里