问题一：视觉智能平台中，一个人脸图片支持多个EntityId吗？
视觉智能平台中，一个人脸图片支持多个EntityId吗？
参考回答：
EntityId是人脸样本id，人脸样本是存放人脸数据的。多个EntityId都放同一个人脸数据是可以的。
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问题二：视觉智能平台人脸比对 功能 如果购买资源包有qps限制吗？
视觉智能平台人脸比对 功能 如果购买资源包有qps限制吗？
参考回答：
有的，资源包的QPS默认是5。
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问题三：能运行大模型吗？
能运行大模型吗？
参考回答：
在一台服务器上同时运行多个大模型取决于多个因素，包括：
- 硬件资源：服务器的GPU数量、GPU的显存大小、CPU的计算能力以及系统的总内存。理论上，如果你有多块GPU，每块GPU的显存充足且CPU和系统内存足够强大，你可以将不同的大模型分配到不同的GPU上并行运行。
- 软件配置：
- 多进程：在Python等编程环境中，可以利用multiprocessing库创建多个进程，每个进程绑定到一块独立的GPU，运行不同的模型。
- 深度学习框架支持：诸如PyTorch和TensorFlow等深度学习框架支持多GPU并行训练和推理，可以将模型分布在不同的GPU上运行。
- 资源管理：确保资源分配合理，避免显存不足或CPU瓶颈。对于特别大的模型，即使在单个GPU上可能也需要占用大部分甚至全部显存，这时需要仔细管理资源分配，确保模型不会超出单个GPU的显存限制。
- 模型并行与数据并行：在多GPU上运行大模型时，可以采用模型并行（将模型的不同部分放在不同GPU上）或数据并行（将数据分割后在多个GPU上并行处理）策略，具体取决于模型架构和需求。
- 多实例GPU（MIG, Multi-Instance GPU）：对于支持多实例模式的高级GPU（如NVIDIA A100），可以通过MIG功能将单个GPU划分为多个独立的GPU实例，每个实例可以独立运行一个小一些的模型或处理一部分推理任务。
- 容器化和集群管理：在云端或数据中心，可以通过Kubernetes等容器编排工具在多个服务器节点上部署模型，实现更大规模的并行计算和资源管理。
综上所述，只要硬件资源充足，并且进行了适当的软件配置，理论上可以同时运行多个大模型。但实际操作时需要细致规划资源分配和优化任务调度，以保证各个模型的运行效率和系统的稳定性。
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问题四：视觉智能平台通用分割和通用高清分割的具体区别在哪里，人体分割和高清人体分割的优势劣势？
视觉智能平台通用分割和通用高清分割的具体区别在哪里，人体分割和高清人体分割的优势劣势？
参考回答：
通用分割能力主要能够识别输入图像中视觉中心的物体轮廓，将物体与背景进行分离，返回分割后的前景物体图。这种能力可以批量对图像前景和背景进行智能分离，实现图像后续的二次编辑，适用于人、动物、食物、物品、家居等抠图场景。然而，它并不特别针对高清图像，对于分辨率较大的图像可能无法提供最佳效果。
通用高清分割则是对图像中的主体进行分割，并输出对应的PNG格式透明图。与通用分割相比，通用高清分割的最大优势在于其可以识别更高分辨率的图像，最大可以识别分辨率10000×10000像素的图片。因此，对于高清图像的处理，通用高清分割能够提供更为精确和细致的结果。
至于人体分割和高清人体分割，它们各自有着不同的优势和劣势。
人体分割是一种基本的图像分割技术，它将图像分割成多个区域，每个区域代表一个不同的人体。这种技术通常使用颜色、纹理和其他图像特征来区分不同的区域。然而，人体分割的效果通常是粗糙的，只能大致区分出人体的区域，而不能精确地定位人体的各个部分。
高清人体分割则是一种更高级的技术。它不仅可以将图像分割成多个区域，还能精确地定位人体的各个部分，如头部、躯干、四肢等。高清人体分割通常使用深度学习和卷积神经网络等技术，从复杂的图像中提取出精细的特征，实现高精度的人体分割。这使得高清人体分割在识别精度和细节捕捉上优于人体分割。
然而，高清人体分割可能需要更强大的计算能力和更长的处理时间，因为它需要处理更多的图像细节和进行更复杂的计算。此外，高清人体分割的实现也可能需要更多的数据和训练资源，这使得其在实际应用中可能受到一些限制。
通用分割和通用高清分割，以及人体分割和高清人体分割，各有其优势和劣势，具体选择哪种技术取决于应用场景和需求。
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问题五：视觉智能平台这个功能是不是说我可以30元生成1000条视频不需要购买其他产品了？
视觉智能平台这个功能是不是说我可以30元生成1000条视频不需要购买其他产品了？
参考回答：
不是的，视频人像卡通化是按照输出的视频长度计费的，12条输出长度是5s的视频，收费是1元。
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