模型优化:针对部署环境的特点,可以对模型进行量化、剪枝、模型蒸馏等优化操作,以提升推断速度和减少模型占用资源。 四、总结 本文介绍了深度学习框架PyTorch的完整工作流程,从模型训练到部署优化,覆盖了模型构建、训练、部署等关键步骤。通过阅读本文,读者可以了解如何使用PyTorch构建和训练深度学习模型,并将训练好的模型部...
在模型部署过程中,需要考虑模型的性能、稳定性和安全性。 模型部署工具与平台 目前,有各种成熟的模型部署工具与平台可供选择,如TensorFlow Serving、KubeFlow等。这些工具可以简化模型部署的流程,提高部署效率,降低运维成本。 模型应用场景 通过模型部署,深度学习模型可以应用于人脸识别、智能客服、智能驾驶等多个领域。这些...
特别是ONNX标准的流行,让我觉得有必要自己开发一个微型推理框架,不为别的,就只为能在低端嵌入式设备上运行各种开源的预训练模型,且不要对模型动刀,况且训练模型,吃力不讨好,还不如用现成的,本来,好用的深度学习模型,就那么些,大家基本都差不多。 说了这么多,再说点技术架构:...