Embedding 模型部署及效果评测

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PyTorch专栏（六）: 混合前端的seq2seq模型部署

欢迎关注磐创博客资源汇总站: http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站: http://pytorch.panchuang.net/ 专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理第三章:PyTorch之入门强化数据加载和处理 PyTorch…

如何使用flask将模型部署为服务

在某些场景下,我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用,本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程. 1. 加载保存好的模型为了方便起见,这里我们就使用简单的分词模型,相关代码如下:model.py import jieba class JiebaModel: def load_model(self): self.jieba_model = jieba.lcut def generate_result(self, text): return self.ji…

混合前端seq2seq模型部署

混合前端seq2seq模型部署本文介绍,如何将seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本.要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial. 1.混合前端在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager.命令式的界面进行交互能带来很大便利.这使用户能够在使用Python数据结构.控制流操作.打印语句和调试实用程序时,通过熟悉的.惯用的Python脚本编写. 尽管即时性界面,对于研究和试验应用程序是一个有用的工具,但是对于生产环…

【百度飞桨】手写数字识别模型部署Paddle Inference

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置直接去飞桨AI S…

whylogs工具库的工业实践！机器学习模型流程与效果监控 ⛵

作者:韩信子@ShowMeAI 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/395 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容完整的机器学习应用过程,除了数据处理.建模优化及模型部署,也需要进行后续的效果验证跟踪和ML模型监控--它能保证模型和场景是保持匹配且有优异效果的. 模型上线后,可能会存在效果下降等问题…

osg项目经验1<MFC+OSG中模型点选效果>

点选主要是重载osg的GUIEventHandler, class CPickHandler : public osgGA::GUIEventHandler{ //自定义回调函数名:CPickHandler osgViewer::Viewer * mViewer; //在这里定义要在重载函数里使用的变量 osg::Group * mGroup; osg::Node * lastSelect; osg::Node * replacedNode; int replaceNum; public: CP…

学习笔记TF022:产品环境模型部署、Docker镜像、Bazel工作区、导出模型、服务器、客户端

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin…