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- 云gpu服務器 內(nèi)容精選 換一換
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演講中分享了基于Sedna的邊云協(xié)同推理系統(tǒng)。解決思路如下： • 部署邊云協(xié)同AI模型。邊側（遙感衛(wèi)星）部署小模型，云側（地面GPU服務器）部署大模型； • 難例上云。邊側小模型推理置信度不滿足要求，則將樣本送到云上大模型推理。 基于Sedna的邊云協(xié)同云原生衛(wèi)星推理架構 測試結來自：其他![]()
適當增加向量索引構建的線程數(shù)可以加速索引構建過程，但是不建議設置過大，避免產(chǎn)生過多的構建線程搶占查詢資源。適用于CPU資源充足但寫入延遲高的場景（如GPU服務器環(huán)境）。 操作 向量索引構建的線程數(shù)“native.vector.index_threads”默認值為 4，可以根據(jù)實際需求進行調(diào)整：來自：幫助中心![]()
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