服务化部署框架Paddle Serving 概述 常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义.数据准备.特征提取.建模.训练过程,以及最后一个环--将训练出来的模型部署应用到实际业务中.如图1所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署应用方式: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端,请求发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户.…

1.DroidPlugin 用途:动态加载 使用案例:360手机助手 GitHub地址:https://github.com/Qihoo360/DroidPlugin ppt介绍:https://github.com/Qihoo360/DroidPlugin/tree/master/DOC Demo:https://github.com/SpikeKing/wcl-plugin-test-app 详解: http://blog.csdn.net/yzzst/article/details/480…

​ 飞桨 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个自主研发.功能完备. 开源开放的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架.基础模型库.端到端开发套件和丰富的工具组件于一体. 飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式,对于普通开发者而言更容易上手,同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能.另外飞桨不仅广泛兼容第三方开源框架训练的模型部署,并且为不同的场景的生产环境提供了完备的推理引擎,包括适用于高性能服务器及云端推理的原生推理库…

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的…

2021年是很值得纪念的一年,从上半年开始跟随导师编写有关华为昇腾软件栈CANN的教材,一年的时间反复迭代 终于快要出版了. 这一系列博客可以视作我从编者的角度,重新梳理的全书思路.明年入职商汤之后要做国产化相关的工作,还是要跟华为昇腾打交道,把脑中的知识记录下来以备将来使用. 打开昇腾的官网,就能看到这张昇腾AI的全景图.华为的大战略始终做得很好,真正意义上的全链路自主可控. 自底向上的看,共包括以下六个部分: 硬件层:最底层是华为开发的昇腾AI处理器,训练芯片Ascend 910和推理芯片A…

Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展.特别是小型网络模型的不断成熟,原本应用到云端的深度学习推理,就可以放到终端上来做,比如手机.手表.摄像头.传感器.音响,也就是端智能.此外,可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势,从Intel到Nvidia.ARM.Mali,再到国产的寒武纪等等. 相比服务端智能,端智能具有低延时.省云端资源.保护数据隐私等优势.目前端智能正逐渐变为趋势,从业界来看,它已经在AI摄像.视觉特效等场景发挥了巨大价值.深度学习推理场景中,多样…

http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热.Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火. TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving…

昨晚终于实现了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 1.使用Docker 获取Tensorflow Serving的镜像,Docker在国内的需要将镜像的Repository地址设置为阿里云的加速地址,这个大家可以自己去CSDN上面找 然后启动docker 2.使用Tensorflow 的 SaveModelBuilder保存Tensorflow的计算图模型,并且设置Signature, Signature主要用来标识模型的输入值的名称和类型 builder…

python-django框架-电商项目-项目部署: uwsgi作为web服务器: 在pycharm中启动项目:使用python manage.py runserver 这个runserver是django提供的开发的时候的web服务器,这个服务器只在开发的时候使用,部署的时候不会,部署的时候使用uwsgi, uwsgi 这是一个遵循wsgi协议的web服务器, ###################            报错            ######################…

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的…