模型部署 - 程序员宅基地

AI实战：Nginx+uwsgi+Flask+TensorFlow Serving实现深度学习模型部署

使用Nginx+uwsgi+Flask+TensorFlow Serving实现深度学习模型部署。环境 Ubuntu16.04 python3.x tensorflow1.14 Nginx+uwsgi+Flask 安装 pip install uwsgi pip install flask apt-get install ...

阿里云PAI在线模型部署与调用

标签：阿里云 PAI Java

最近在做毕业设计，需要用到阿里云PAI上训练好的...首先将跑通的模型在线部署：部署成功后，会在左侧“模型-已部署的在线模型”中找到对应的模型：（注意：在线的模型调用测试可以查看官方文档，已经写的非常详细了 ...

深度学习或机器学习的模型部署相关的初步了解及分析

标签：深度学习机器学习人工智能

机器学习-深度学习跨语言的部署是通过将主要由python实现的机器学习和深度度学习模型应用于实际的环境中，具体为部署在，手机，网页，PC等各类设备上。主要通过将模型保存成一种格式的文件，然后通过推理引擎进行...

opencv_dnn模型部署学习记录

标签： opencv dnn 深度学习

OpenCV DNN模块——从TensorFlow模型导出到OpenCV部署详解 OpenCV DNN模块——从TensorFlow模型导出到OpenCV部署详解_南七小僧的学海无涯-程序员宅基地 OpenCV图像处理-调用Tensoflow和YOLO OpenCV图像处理-调用...

七万字详解paddle-openVINO【CPU】-从环境配置-模型部署全流程

标签： paddle openvino paddlepaddle

七万字详解paddle-openVINO【CPU】-从环境配置-模型部署全流程在这篇文章你将会接触到：paddle-openvino框架、两者在Linux、windows多种配置方式、使用LabelMe对paddle数据的标注转换与划分、图像分类/目标检测/...

AIGC：阿里开源大模型通义千问部署与实战

标签： AIGC 通义千问大模型

通义千问-7B（Qwen-7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、...

yolov8 模型部署

标签： YOLO 深度学习人工智能

YOLOv8的3个检测头一共有80x80+40x40+20x20=8400个输出单元格，每个单元格包含x,y,w,h这4项再加80个类别的置信度总共84项内容，所以通过上面命令导出的onnx模型的输出维度为1x84x8400。这样的通道排列顺序有个问题，...

python与C++的效率区别、模型部署/ONNXRuntime/tensorrt

标签： python c++ 开发语言

解释执行：由解释器根据输入的数据当场执行而不生成任何的目标程序。编译执行：先将源代码编译成目标语言（例如机器语言）之后，通过连接程序连接到生成的目标程序进行执行。python和C++python是一种脚本语言，是...

【模型部署】风控模型部署相关知识

标签：风控

部署所知

模型部署方法

Flask 和 Google App Engine 部署模型服务使用方法将机器学习模型部署为REST API（github)

机器学习模型部署

a)模型本身提供的部署方式 b)第三方方式：PMML方式，将模型输出为 PMML格式，由第三方加载PMML模型提供输出，其中java的库很成熟，但PMML在深度学习方面上支持不足 2、深度模型 a)深度的模型，当前流行的为...

（Deeplabv3+MobilenetV2）语义分割模型部署手机端（ckpt-pb-tflite）

标签：深度学习 tensorflow

首先模型训练，不多说，网上有很多资源，但是tf官网保存的模型时ckpt，要完成移动端部署，需要将ckpt转换成freeze pb，再将pb转换成tflite。 1.ckpt转换成pb /research/deeplab目录下有一个export_model.py文件，这...

深度学习模型部署综述（ONNX/NCNN/OpenVINO/TensorRT）

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取今天自动驾驶之心...点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！费尽心...

数据科学技术之机器学习领域六大阶段最强学习路线(初步探索性数据分析...模型部署与监控→模型全流程优化)详解

标签：数据科学机器学习数据科学生命周期

DS/ML：数据科学技术之机器学习领域六大阶段最强学习路线(初步探索性数据分析EDA→数据预处理/广义的特征工程→模型训练/评估/推理→模型分析/反思/再优化→模型部署与监控→模型全流程优化)详解导读：数据科学...

xgboost模型部署及注意相关事宜。

前段时间做的xgboost要部署成service，中途碰到不少坑，首先你部署的机器必须先装gcc环境，而且要6.0x版本以上，4.x的版本的并不适应，看下代码service项目吧首先是接口: package ...

tensorflow模型部署系列————立贴

标签： tensorflow 模型部署 keras

模型部署的第一步就是要有模型，所以我首先把模型导出方法做一下梳理，部署主要有两种：单机版和服务器版。单机版可以在单机上进行模型推理，主要应用在离线的智能终端、边缘计算产品上；单机版我先从最简单的p...

直击行业痛点！端侧模型部署的成熟解决方案有了！

标签：大数据人工智能 python

深度学习经过多年发展，AI已经深入人心，事实上，在图像、文本领域，AI在多个产业已经落地了诸多应用，我们熟知的自动驾驶、语音助手，背后就大量运用了AI技术。当下，飞桨PaddlePaddl...

风控模型及特征的上线部署方法

标签：风控大数据风控模型

近期，我们花费了时间容整理了目前业内各位小伙伴关心的内容，本次文章是其中一个问题就是模型跟规则在现有的风控系统内是如何规范上线的，基于此，我们给大家带来了这样的一篇内容。本次文章内容翔实，章节就有四大...

机器学习之在线模型简单部署，基于ONNX技术

标签：机器学习人工智能深度学习

通过使用ONNX，用户可以将训练好的模型部署到生产环境中，并实时进行预测和分析。如果没有指定某个输入张量的值，则将使用默认值。通过提供通用的模型表示方式，ONNX提高了模型的互操作性，使得深度学习社区更容易...

推理模型部署-训练好的权重文件如何生成.exe文件在另一台电脑运行

标签：计算机视觉人工智能 c++

模型部署后，我们需要对模型的性能进行评价，以确保模型能够在生产环境中高效地运行。模型部署是机器学习应用中重要的一环，它可以帮助企业快速将机器学习应用落地，并带来实际的商业价值。总之，Python中有很多方法...

如何将Python算法模型注册成Spark UDF函数实现全景模型部署

标签： python 算法 spark

对于算法业务团队来说，将离线数据训练好的模型部署成服务的业务场景是非常常见的。很多算法工程师都会遇到需要花费很多经历在模型部署工程上的问题。一般地，基于 Python 训练的AI算法模型，想要把算法部署成服务，...

Meta 推出的 LLaMA 大语言模型部署教程

标签： llama 语言模型人工智能

meta 推出的可以比肩chatGPT-3.5的 LLaMA 大语言模型的下载和部署流程

基于docker的tensorflow2 bert 新闻分类模型部署

标签： docker bert 分类

1）使用tensorflow2加载预训练bert模型，进行训练，然后将模型部署载tfseving中。 2）使用flask部署模型推理，模型推理时会requrest请求 1）中tfserving部署的模型 3) 将2）的flask构建成一个docker镜像，运行镜像...

c++ 部署模型

标签： python

将模型转为onnx 选用pytorch框架，训练resnet18二分类，将二分类模型转为onnx模型 from typing_extensions import dataclass_transform import torch import torch.nn as nn from torchvision import models, ...