深度學習模型部署
主要介紹下完成了模型訓練、評估之后的部署環節。 前言：之前輿情情感分析那一篇文章已經講了如何使用ernie以及paddlehub來進行模型的訓練和優化以及評估環節，所以接下來會講下如何進行部署，進行實際的運用環節。在這里，用的是上次講的輿情情感分析的模型。 將Fine-tune好 ...
原文：【商湯實習總結】深度學習模型部署與落地
溫故而知新，參考mentor睿昊學長 xhplus 和主管鋒偉 forwil 的專欄，記錄在商湯實習內容的總結和反思。希望商湯工具人組越來越nb 什么是模型部署 經過大量的圖片進行訓練后，一個具有上億個參數的深度學習模型在測試集上達到的預定的精度，這時候老板們一定催着把這個模型上線 搭載到產品中 進行 驗證 售賣。模型部署就是完成深度學習算法產品化的最后一步。一個完美的模型部署工具 引擎，理應完成 ...
2021-04-01 01:01 0 670 推薦指數：
相關推薦
flask部署深度學習模型
作為著名Python web框架之一的Flask，具有簡單輕量、靈活、擴展豐富且上手難度低的特點，因此成為了機器學習和深度學習模型上線跑定時任務，提供API的首選框架。 眾所周知，Flask默認不支持非阻塞IO的，當請求A還未完成時候，請求B需要等待請求A完成后才能被處理，所以效率非常低 ...
深度學習模型部署概述
一般地，當我們在python框架（eg：pytorch，tensorflow等）中訓練好模型，需要部署到C/C++環境，有以下方案： CPU方案：Libtorch、OpenCV-DNN、OpenVINO、ONNX(有個runtime可以調) GPU方案：TensorRT ...
常見深度學習模型總結
lenet Lenet 是最早的卷積神經網絡之一,並且推動了深度學習領域的發展，最初是為手寫數字識別建立的網絡。 LeNet分為卷積層塊和全連接層塊兩個部分。 卷積層塊里的基本單位是卷積層后接最大池化層，卷積層用來識別圖像里的空間模式，如線條。 最大池化層則用來降低卷積層對位 ...
深度學習模型部署的幾種方法
由於模型訓練完之后需要上線部署，這個過程中需要將模型集成到當前的軟件架構中，因此要根據軟件架構考慮模型的實際部署方法。目前來看主流的部署方法有以下幾種方案： 1.python服務接口 在python服務器上部署模型文件，給出一個http服務，后台通過這個服務就可以調用模型進行 ...
淺談深度學習的落地問題
前言 深度學習不不僅僅是理論創新，更重要的是應用於工程實際。 關於深度學習人工智能落地，已經有有很多的解決方案，不論是電腦端、手機端還是嵌入式端，將已經訓練好的神經網絡權重在各個平台跑起來，應用起來才是最實在的。 (caffe2-ios:https://github.com ...
深度學習模型在移動端部署方法
1. Keras 轉 tflite def keras2tflite(keras_model, tflitefile) converter = tf.lite.TFLiteConverter ...
深度學習模型調參總結
大部分內容參考自《Machine Learning Yearning》 Bias 和 Variance 偏差(bias)是指算法在訓練集上的偏差，也就是錯誤率，錯誤越大偏差越大，欠擬合 ...