一种是基于web服务端的模型部署,一种是基于C++软件集成的方式进行部署。 基于web服务端的模型部署,主要是通过RESTAPI的形式来提供接口方便调用。而基于C++的深度学习模型部署,主要是通过深度学习框架的C++前端版本,将模型集成到软件服务中。 本文分别对上述两种模型部署方式进行流程梳理,并分别举例进行说明。 1. 基于web...
移动端部署是将深度学习模型部署到移动端设备上,如智能手机、平板电脑等。这种方式可以实现移动设备的智能化应用,提高用户体验。在移动端部署中,需要考虑设备的功耗和性能限制,以及模型的轻量化设计。 FPGA部署FPGA(Field-Programmable Gate Array)部署是将深度学习模型部署到FPGA芯片上,实现高效的硬件加速,提高模型的运行...
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...
相信看到这里的同学对模型训练已经非常熟悉了,本文的重点就放在模型转换和模型部署。 模型转换 TensorFlow Lite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和IoT设备上运行TensorFlow模型。 那就从tensorflow/keras说起,可以保存的模型后缀.pb和.hdf5,都可以方便地转换为tenforflowlite模...
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...
1 ONNX、NCNN、OpenVINO、 TensorRT、Mediapipe模型部署那家强? 1.1 ONNX 简介: 开放神经网络交换ONNX(Open Neural Network Exchange)是一套表示深度神经网络模型的开放格式,由微软和Facebook于2017推出,然后迅速得到了各大厂商和框架的支持。通过短短...
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) ...
但是由于与边缘设备相关的严格限制,在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型,但仍能充分利用可用硬件?NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型,无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。
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...
1.打开模型转换网站：http://aimo.aidlux.com/，并输入试用账号和密码 登录模型转换网站 账号：AIMOTC...