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硬核解读KubeEdge基于大模型边云协同的机器人语义分割算法

本文分享自华为云社区《KubeEdge:基于大模型边云协同的机器人语义分割算法》,作者:云容器大未来。 近年来快速发展的视觉大模型(例如 SAM )在促进高精度的智能感知方面具有很大的潜力。然而,边缘环境中的资源限制往往会限制这种视觉大模型在本地部署,从而产生相当大的推理延迟,导致难以支持自动驾驶和机器人等实时物联网智能感知应用。KubeEdge SIG AI 复旦大学吕智慧团队胡时京在 KubeEdge-Ianvs 上发布了基于大小模型协同推理的云边协同物联网感知方法,通过难例样本挖掘算法将少量难例样本上传云端由视觉大模型处理,大部分简单样本在边缘端由小模型处理,在保证推理时延的情况下提高了应对难例样本的处理效果。 代码请见:https://github.com/kubeedge/ianvs/tree/main/examples/robot/lifelong_learning_bench/semantic-segmentation 一、背景 智慧城市、物联网( IoT )技术的发展已经在国内外社会中根深蒂固,它们改变了人们日常生活和工作的方式,如自动驾驶、机器人、数字孪生、可穿戴设备...

使用 DeepFlow 消除 APISIX 故障诊断中的“南辕北辙”

摘要:APISIX 被越来越多的用户选择作为 IT 应用系统的入口,由于故障定界能力的缺失,在 IT 业务故障诊断过程中,APISIX 经常成为重点"怀疑对象",一方面"劳师动众 "投入大量运维人力定位,另一方面诊断方向"南辕北辙 ",因而业务故障"久拖不决 "。通过本篇文章复盘重现某全球领先的智能终端提供商 近期对核心业务响应时延劣化故障的处理过程,您将直观了解到"南辕北辙"现象对诊断效率的决定性影响,以及 DeepFlow 可观测性平台如何用数分钟时间 、几步简单操作 ,消除 APISIX 故障诊断中的"南辕北辙 ",解决长达两个月悬而未决的问题,为故障处置效率带来飞跃提升。 01 业务故障的定界困境 作为一款云原生时代极受关注的 API 网关产品,Apache APISIX 被越来越多的用户选择作为 IT 应用系统的入口,在网运行的 APISIX 承载着重要等级各有差异的不同业务,但在运维过程中,普遍存在着故障诊断定位的困难。当业务出现异常需要诊断定位时,运维团队无法快速、清晰地确定故障边界,因而 APISIX 经常成为重点"怀疑对象",一方面投入大量运维人力消耗在无效的读日志、...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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