在只有千字节内存的微控制器和其他设备上运行机器学习模型。它不需要操作系统支持,任何标准C或C ++库或动态内存 ...
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2020-02-06 11:29 0 2173 推荐指数:
在只有千字节内存的微控制器和其他设备上运行机器学习模型。它不需要操作系统支持,任何标准C或C ++库或动态内存 ...
由于模型训练完之后需要上线部署,这个过程中需要将模型集成到当前的软件架构中,因此要根据软件架构考虑模型的实际部署方法。目前来看主流的部署方法有以下几种方案: 1.python服务接口 在python服务器上部署模型文件,给出一个http服务,后台通过这个服务就可以调用模型进行 ...
公司这边使用自己开发的CNN库,下面列出各大公司使用的CNN库。 之前调研过NCNN和FeatureCNN 1. ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架 2. ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用 3. 无第三方依赖,跨平台、手机端Cpu ...
主要介绍下完成了模型训练、评估之后的部署环节。 前言:之前舆情情感分析那一篇文章已经讲了如何使用ernie以及paddlehub来进行模型的训练和优化以及评估环节,所以接下来会讲下如何进行部署,进行实际的运用环节。在这里,用的是上次讲的舆情情感分析的模型。 将Fine-tune好 ...
用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大,算力较弱的移动设备成为模型推理的重要 ...
作为著名Python web框架之一的Flask,具有简单轻量、灵活、扩展丰富且上手难度低的特点,因此成为了机器学习和深度学习模型上线跑定时任务,提供API的首选框架。 众所周知,Flask默认不支持非阻塞IO的,当请求A还未完成时候,请求B需要等待请求A完成后才能被处理,所以效率非常低 ...
一般地,当我们在python框架(eg:pytorch,tensorflow等)中训练好模型,需要部署到C/C++环境,有以下方案: CPU方案:Libtorch、OpenCV-DNN、OpenVINO、ONNX(有个runtime可以调) GPU方案:TensorRT ...
某些应用场景要求低延时,高安全性及考虑长期成本效益,此时将模型托管在云端就不再是最好的解决方案。 边缘计算相比云计算的优势 带宽和时延 显然调用云端服务会有一个信息往返的时间花费。 比如自动驾驶,大的延时可能会引发事故,因为一个突然出现的目标可能仅仅在几帧的时间内。 因此英伟达提供 ...