- 1 前言在上一期里，介紹了BYOM( 自帶模型：Bring YourOwn Model) 模式，其吸引各行各業都能攜帶自己訓練的AI 模型到指定的硬件平臺上運行，這項模式提供上層應用模型的自由納入，并且維護企業知識的資產和主權。此時，BYOM 能將AI 模型適配到最優IC 芯片，獲得最佳運行效能，并且優化模型，提高其推論能力。除了上述的效能提升之外，還能創造出彈性和復用性。在同一個目標運行環境里，隨時能替換模型權重與輸入數據，來適應企業運營的新需求，或應用于新的業務。所以，BYOM 讓上層AI 應用的企業
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202511 BYOM 自帶模型 AI生態 晶心
- 1? ?前言大家已經很熟悉KG 的建構和GNN 模型的訓練工作了。一旦訓練好了GNN 模型，接著進入模型的部署和運行（推理）階段了。首先，來介紹一項熱門的部署模式，就是：BYOM（Bring Your Own Model）。這BYOM（自帶模型）的涵意，即是：把您自己訓練好的模型，帶到最接近數據、最貼近用戶的地方、并展現最佳推理效能。本文就藉由高通（Qualcomm）公司的AI Hub 平臺來示范BYOM 流程，說明如何把簡單的RNN 模型傳送到AI Hub 云端平臺，并提供目標裝置（
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202509 BYOM 自帶模型
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