五、CUDA编程 为了进一步加速深度学习运行时间,我们一般也会将深度学习模型的前处理和后处理放在GPU上来做。因此我们还需要更深入的学习如何用CUDA C进行编程。 为了方便编写在GPU上运行的代码,英伟达推出了CUDA编程模型,扩展了原始C++。CUDA编程模型主要有两个部分,一个是如何组织线程层次结构,更好地利用GPU的并行性,...
1. 基于web端的模型部署 1.1 web服务与技术框架 下面以ResNet50预训练模型为例,旨在展示一个轻量级的深度学习模型部署,写一个较为简单的图像分类的REST API。主要技术框架为Keras+Flask+Redis。其中Keras作为模型框架、Flask作为后端Web框架、Redis则是方便以键值形式存储图像的数据库。各主要package版本: 代码语言:jav...
实现自动化:通过将深度学习模型部署到实际系统中,可以实现自动化的决策和处理过程。例如,在图像识别领域,部署一个训练有素的深度学习模型可以自动识别图像中的对象,从而节省人工处理的时间和劳动力。 实时响应:深度学习模型部署可以使系统能够实时响应输入数据并进行预测或决策。这对于需要即时结果的应用非常重要,例如智能...
云平台：如AWS（SageMaker）、Google Cloud（AI Platform）、Microsoft Azure等提供了深度学习模型的托管和...
1. 选择云计算平台：目前市场上有多家云计算提供商，如亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云等。在选择平台时，需要考虑平台的性能、稳定性、价格以及与深度学习框架的兼容性等方面。2. 创建云计算实例：在选择了云计算平台后，需要创建一个虚拟机实例，以便进行深度学习模型的训练和部署。在创建实例时，需要选择计算资源...
我们在构建完成深度学习的模型之后,往往需要将模型部署到我们需要的设备上,例如:电脑、手机、边缘设备等 一、通常部署的设备 PC/服务端:pytorch/C++ 手机端(Android/IOS):NCNN框架(CPU推理)、tflite IOT设备:NVIDIA JETSON 系列(Linux,tensorRT)、瑞芯微(Android)、海思(鸿蒙) ...
多模型多GPU深度学习模型部署指南 流程概述 在部署多模型多GPU的深度学习任务时,遵循一定的流程是非常重要的。以下是一个简单明了的步骤表,帮助你理解整个流程: 步骤详解 1. 环境准备与库安装 在开始之前,你需要确保你的计算机环境中已经安装了必要的深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow),以及多GPU支持的相关库(如CUD...
🎯 部署深度学习模型,方式多样,选择需根据实际需求来定哦!1️⃣ 简单Demo演示? 选个框架,如caffe、tf或pytorch,轻松切换到test模式,Python跑一跑,再加个简单GUI展示结果就OK啦!高级点的话,用CPython包层接口,C++工程调用就搞定。2️⃣ 服务器上跑?
深度学习开发者至少应该掌握一种深度学习模型部署框架,当前深度学习模型部署主要有OpenVINO、TensorRT、ONNXRUNTIME这三个当前主流的框架。 OpenVINO来自英特尔公司,当前最新版本是OpenVINO2023.1 TensorRT来自英伟达公司,当前最新版本是TensorRT8.6 ONNXRUNTIME来自微软,当前最新版本是1.15.x ...
2. 模型部署 or 模型编译 什么是模型编译?深度学习编译器? 传统的编译器是以高层语言作为输入,避免直接去写汇编,机器码;而深度学习编译器作用相仿,其输入是高度抽象的计算图,输出包括CPU或者GPU等硬件平台是哪个的底层代码和执行引擎,即深度学习编译器将不同框架描述的深度学习模型为某个硬件平台生成优化的代码。AOT...