Paddle Inference原生推理庫 深度學習一般分為訓練和推理兩個部分,訓練是神經網絡“學習”的過程,主要關注如何搜索和求解模型參數,發現訓練數據中的規律,生成模型。有了訓練好的模型,就要在線上環境中應用模型,實現對未知數據做出推理,這個過程在AI領域叫做推理部署。用戶可以選擇如下四種 ...
Paddle Inference推理部署 飛槳 PaddlePaddle 是集深度學習核心框架 工具組件和服務平台為一體的技術先進 功能完備的開源深度學習平台,已被中國企業廣泛使用,深度契合企業應用需求,擁有活躍的開發者社區生態。提供豐富的官方支持模型集合,並推出全類型的高性能部署和集成方案供開發者使用。 技術優勢 開發便捷的深度學習框架 飛槳深度學習框架基於編程一致的深度學習計算抽象以及對應的前 ...
2021-06-07 05:46 0 248 推薦指數:
Paddle Inference原生推理庫 深度學習一般分為訓練和推理兩個部分,訓練是神經網絡“學習”的過程,主要關注如何搜索和求解模型參數,發現訓練數據中的規律,生成模型。有了訓練好的模型,就要在線上環境中應用模型,實現對未知數據做出推理,這個過程在AI領域叫做推理部署。用戶可以選擇如下四種 ...
使用TensorRT集成推理inference 使用TensorRT集成進行推理測試。 使用ResNet50模型對每個GPU進行推理,並對其它模型進行性能比較,最后與其它服務器進行比較測試。 ResNet-50 Inference performance: Throughput vs ...
因果推理 本文檔是對《A Survey on Causal Inference》一文的總結和梳理。 論文地址 簡介 關聯與因果 先有的雞,還是先有的蛋?這里研究的是因果關系,因果關系與普通的關聯有所區別。不能僅僅根據觀察到的兩個變量之間的關聯或關聯來合理推斷兩個變量之間的因果關系 ...
Inference Modeling ),和推理合成(inference composition)。結構 ...
Paddle Lite端側部署 端側推理引擎的由來 隨着深度學習的快速發展、特別是小型網絡模型的不斷成熟,原本應用到雲端的深度學習推理,就可以放到終端上來做,比如手機、手表、攝像頭、傳感器、音響,也就是端智能。此外,可用於深度學習計算的硬件也有井噴之勢,從Intel到Nvidia、ARM ...
服務化部署框架Paddle Serving 概述 常見的深度學習模型開發流程需要經過問題定義、數據准備、特征提取、建模、訓練過程,以及最后一個環——將訓練出來的模型部署應用到實際業務中。如圖1所示,當前用戶在訓練出一個可用的模型后,可以選擇如下四種部署應用方式: 服務器端高性能部署 ...
本文參考:專家系統中的推理機實現 專家系統 專家系統:模仿人類專家的思維方式進行決策的人工智能算法,算法核心是“知識庫(knowledge base)”和“推理機(inference engine)”。專家系統通常包括6個部分:人機交互界面、知識庫、綜合數據庫、推理機、解釋器、知識獲取 ...
摘要:WeNet是一款開源端到端ASR工具包,它與ESPnet等開源語音項目相比,最大的優勢在於提供了從訓練到部署的一整套工具鏈,使ASR服務的工業落地更加簡單。 本文分享自華為雲社區《WeNet雲端推理部署代碼解析》,作者:xiaoye0829 。 WeNet是一款開源端到端ASR ...