而机器学习的模型部署就是要将这个规则(模型)部署到需要应用机器学习的终端上。如图2 所示,机器学习所训练出来的模型,可以理解为函数、API或者SDK,部署到对应的终端上(图中灰色部分)。部署之后终端就具备模型所赋予的能力,此时输入新的数据就可以根据规则(模型)得到预测的结果。 图2 机器学习模型部署原理 TensorFlow ...
2010年,CMU的Select实验室提出了GraphLab框架,GraphLab是面向机器学习的流处理并行框架[1]。同年, GraphLab基于最初的并行概念实现了1.0版本,在机器学习的流处理并行性能方面得到很大的提升,并引起业界的广泛关注,在2012年GraphLab升级到2.1版本,进一步优化了其并行模型,尤其对自然图的并行性能得到显著改进。 在本章的...
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【附数据集】研一研二必学!基于Pytorch框架构建CNN的鸢尾花图像识别模型实战,算法原理+代码复现,看完就能跑通,毕设有救了!机器学习|深度学习|计算机视觉共计11条视频,包括:深度学习实战项目整理推荐、1-任务分析与图像数据基本处理、2-数据增强模块等,UP主更多精彩
MedicalSeg 是一个简单易用的全流程 3D 医学图像分割工具包,支持从数据预处理、训练评估、再到模型部署的全套分割流程。如图所示是基于 MedicalSeg 在 COVID-19 CT scans 和 MRISpineSeg 上训练之后的可视化结果。⚡ 『EasyRec』深度学习推荐算法框架,支持大规模训练、评估、导出和部署 ...
因此这种结合在学术界与工业界都很热门,在图像分类、目标检测等任务中效果都特别好,创新空间很大。为帮助想发论文的同学,我挑选了9篇最新的多尺度卷积+注意力机制paper,创新思路简单提炼了一下,方便大家找灵感。#机器学习模型优化#机器学习训练框架#斯皮尔
使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用,对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的。本文将介绍另一个深度学习框架Caffe,通过Caffe只需要填写一些配置文件就可以实现图像分类的模型训练。 关于PAI的深度学习功能开通,请务必提前阅读https://help.aliyun.com/document_detail/...
HuggingFace是机器学习界的GitHub,不仅可以开源模型,还可以把模型托管成一个机器学习Web小应用。不知道大家有没有注意到,每个HuggingFace小应用页面的下方都有这样的一个小图标和一段话,Build with Gradi - 机器学习了吗于20231022发布在抖音,已经收获了808个喜欢,来
MLX:苹果推出新AI开发框架加入AI大模型战局? 苹果机器学习小组发布了名为mlx的新机器学习框架,它专门为Apple芯片优化,可以高效运行基础模型如GPT和图像生成模型。mlx采用NumPy接口,支持自动微分、向量化和惰性计算,同时支持 - English in Action于20231209发布在抖音,已
- Groq的硬件类似ASIC,但利用自定义编译器适应和优化不同的模型。 - Groq的编译器分析和优化神经网络图,加速执行。 - Groq的编译器提供确定性运行时间的保证,实现可靠的扩展。 - Groq的编译器和架构构成了一个简化而强大的机器学习推理引擎。 - Groq的创新编译器优化方法实现了灵活性和性能的平衡。