oneapi专题

英特尔Intel® oneAPI 开发环境配置

目录 1.在Linux上使用 source 配置环境变量 Use the setvars and oneapi-vars Scripts with Linux* 2.在Linux上使用 Environment Modulefiles 环境模块配置环境变量 Use Environment Modulefiles with Linux* 英特尔Intel® oneAPI 开发环境配置的

第三十一篇-OneAPI+Ollama实现配置

本文介绍使用oneapi+ollama实现openai接口实现环境要求 Docker version 26.1.3具体安装不会，百度安装oneapi mkdir /home/oneapi/datadocker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/oneap

oneapi离线在docker部署时提示failed to get gpt-3.5-turbo token encoder

one-api部署在docker中，一直都正常。项目上线正式服务器后，发现one-api容器无法启动，日志发现其无限重启，错误原因是failed to get gpt-3.5-turbo token encoder，看来它肯定是需要联网下载数据，我的正式服务器是无法上网的。最后在github找到这么一个原因： failed to get gpt-3.5-turbo token encoder

Fastgpt知识库接入oneapi和自定义大模型

本期教程教大家训练自己的知识库回答chatgpt回答不了的问题 FastGPT 是一个知识库问答系统,可以通过调用大模型和知识库回答特定的问题可以做成专属 AI 客服集成到现有的APP或者网站内当作智能客服支持网络爬虫学习互联网上的很多知识可以通过flow可视化进行工作流程编排本期教程主要内容实现fastgpt对接oneapi接入多种大模型实现fastgpt自定义大模型实现添加

使用FastGPT+OneAPI在本地使用Llama3

FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！他的重要特点就是工作流编排。工作流编排：基于 Flow 模块的工作流编排，可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等。 FastGPT 遵循附加条件 Apache License 2.0 开

oneapi：强大而易用的OpenAI接口管理和分发系统大模型通用接口 ollama

使用One-api代理我所有的各类接口渠道，包括gpt-3.5-trubo、gpt-4等openAI官方模型，azure提供的模型，集成联网知识库等功能的gpt4模型，以及国内模型的一些模型。同时支持openai图像生成接口。 1. 准备工作创建应用目录，例如在/share/Container下创建文件夹oneapi在oneapi文件夹下再创建一个文件夹data操作系统环境下已安装好dock

阿里云部署OneApi

基于 Docker 进行部署 # 使用 SQLite 的部署命令：docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api# 使用 MySQL 的部署命令，在上面的基础上添加 `-e SQL

oneAPI 数学核心函数库（oneMKL）：加速数学处理例程提高应用程序性能缩短开发时间

文章目录在 CPU 和 GPU 上进行数值计算的高性能为什么选择oneMKL？最新消息所需条件特征线性代数稀疏线性代数函数快速傅里叶变换（FFT）随机数生成器函数（RNG）数据拟合矢量数学汇总统计英特尔® oneAPI 数学核心函数库（oneMKL）可以加速数学处理例程，提高应用程序性能，并缩短开发时间。在 CPU 和 GPU 上进行数值计算的高性能快速、高效

【OneAPI】猫狗类别检测API

OneAPI新接口发布：猫狗类别检测 45种狗狗类别和15种猫猫类别检测。 API地址：POST https://oneapi.coderbox.cn/openapi/api/detect/dogcat 请求参数（body）参数名类型必填含义说明imageUrlstring是图片地址网络图片地址，不支持Base64。响应参数参数名类型必填含义说明indexobject是类别序

【Intel oneAPI实战】使用英特尔套件解决杂草-农作物检测分类的视觉问题

目录一、简介：计算机视觉挑战——检测并清除杂草二、基于YOLO的杂草-农作物检测分类2.1、YOLO简介2.2、基于YOLO的杂草-农作物检测分类解决方案三、基于YOLO的杂草-农作物检测分类系统设计3.1、基于flask框架的demo应用程序后端3.2、基于Vue框架的demo应用程序前端四、Intel oneAPI工具包使用五、后续待完善的部分科技是人类历史发展最具革

【OneAPI】渣土车检测API

OneAPI新接口发布：渣土车检测识别一张图中是否存在渣土车并返回渣土车位置。 API地址：POST https://oneapi.coderbox.cn/openapi/api/detect/mucktruck 请求参数 BODY参数参数名类型必填含义说明imageUrlstring是图片地址- 响应参数参数名类型必填含义说明indexobject是类别序号参照下方的对应

【OneAPI】节假日查询API

OneAPI新接口发布：节假日查询API 可查询指定月份、年份法定节假日及调休情况。 API地址：https://oneapi.coderbox.cn/openapi/public/holiday 请求参数 URL参数参数名类型必须含义说明datestring否要查询的日期可按年或月查询，支持前缀模糊匹配。如查询2023年则填写”2023“，查询2023年5月则填写”2023-05

FastGPT配置文件及OneAPI程序：

FastGPT配置文件及OneAPI程序：百度网盘请输入提取码提取码：wuhe 创建fastgpt目录：mkdir fastgpt 切换到fastgpt目录：cd fastgpt 下载docker-compose文件：curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/do

基于oneAPI实现工业级手部骨架姿态识别

【oneAPI DevSummit & OpenVINODevCon联合黑客松】随着制造与工业领域的发展，对于更高效、智能、安全的生产方式需求的日益增长。同这次大赛，带给我们的新的灵感和技术支持。于是我们基于英特尔oneAPI基础工具套件。开发了一款基于手部骨架姿态识别的现实交互系统，利用oneAPI中的并行计算框架，Intel Threading Building Blocks (TBB)

CUDA、HIP、OpenCL和oneAPI编程模型总结及比较

本文着重对近年来众核处理器以及并行编程模型的发展历程、研究现状和发展趋势进行概述，其中众核处理器主要包括以下四个以及AI加速卡和国产加速卡，并行编程模型重点对CUDA、HIP、OpenCL和DPC++进行介绍。 🚩目录如下：目录目录背景众核处理器 NVIDIA加速卡 AMD加速卡 Intel加速卡国产加速卡 AI加速卡众核处理器的发展趋势 GPU异

FastGPT + Xinference + OneAPI：一站式本地 LLM 私有化部署和应用开发

Excerpt 随着 GPTs 的发布，构建私有知识库变得无比简易，这为个人创建数字化身份、第二大脑，或是企业建立知识库，都提供了全新的途径。然而，基于众所周知的原因，GPTs 在中国的使用依然存在诸多困扰和障碍。因此，在当… 随着 GPTs 的发布，构建私有知识库变得无比简易，这为个人创建数字化身份、第二大脑，或是企业建立知识库，都提供了全新的途径。然而，基于众所周知的原因，GPTs

This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)

#忽略 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 解决。

英特尔oneAPI—DPCT 移植 CUDA 程序方法、示例及注意事项

oneAPI 提供了 DPCT 工具来移植 CUDA 程序，官方称可以移植 95 %的 CUDA 程序。实际体验下来，在自动生成的代码有一些小的语法上错误，需要做一些修正才可正常使用。暂时感觉 AMD 的 hipify 转出来的程序需要修改的内容更少。毕竟 C 语言转 C++ 难度挺大的。可以通过以下途径获取和安装 DPCT：安装 Intel OneAPI Base Toolkit 。单独安装

oneApi实现并⾏排序算法

零、OneApi简介 oneAPI是由英特尔推出的一个开放、统一的编程模型和工具集合，旨在简化跨不同硬件架构的并行计算。oneAPI的目标是提供一个统一的编程模型，使开发人员能够使用相同的代码在不同类型的硬件上进行并行计算，包括CPU、GPU、FPGA和其他加速器。 oneAPI的核心理念是使用标准的C++编程语言和库来实现并行计算，而不需要特定于硬件的编程语言或库。通过oneAPI，开发人员

Intel oneAPI笔记（4）--jupyter官方文档（Unified Shared Memory）学习笔记

前言本文是对jupyterlab中oneAPI_Essentials/03_Unified_Shared_Memory文档的学习记录，主要包含对统一共享内存的讲解 USM概述 USM (Unified Shared Memory)是SYCL中基于指针的内存管理。对于使用malloc或new来分配数据的C和C++程序员来说应该很熟悉。当将现有的C/ C++代码移植到SYCL时，USM简化了程