[帮助文档] 如何使用PAI-Blade的SDK部署TensorFlow模型推理

PAI-Blade提供了C++ SDK帮助您部署优化后的模型推理。本文以TensorFlow模型为例,介绍PAI-Blade的SDK的使用方法。

[帮助文档] 如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型

BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是一个预训练的语言表征模型。作为NLP领域近年来重要的突破,BERT模型在多个自然语言处理的任务中取得了最优结果。然而BERT模型存在巨大的参数规模和计算量,因此实际生产中对该模型...

深度学习框架TensorFlow入门

24 课时 |
17302 人已学 |
免费
开发者课程背景图

[帮助文档] 如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型

ResNet50作为一个广泛应用的经典结构网络,其优化在多种推理部署场景中都具有很高的实用价值。本文介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。

[帮助文档] 如何将Tensorflow,Pytorch和Python等模型部署到Seldon中

DataScience集群的KubeFlow服务内置了SeldonCore组件, 可以为模型提供在线服务,基于Kubernetes,您无需关心在线服务的运维工作。您可以根据提供的dsdemo代码,将Tensorflow,Pytorch和Python等模型部署到Seldon中。

[帮助文档] 如何使用AICompiler对TensorFlow和PyTorch模型进行编译优化

AICompiler是集成在PAI-Blade中的AI编译优化组件,包含Static Shape和Dynamic Shape编译框架。通常您无需提供额外配置,AICompiler即可在通用透明的情况下帮助您提高推理性能。本文介绍如何使用AICompiler对TensorFlow和PyTorch模型进...

Kubeflow实战系列:利用TensorFlow Serving进行模型预测

介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TensorFlow Serving加载训练模型并且进行模型预测。 第一篇:阿里云上使用JupyterHub 第二篇:阿里云上小试TFJob 第三篇:利用TFJob运行分布式TensorFlow 第四篇:利用TFJob导...

Kubeflow实战系列:利用TFJob导出分布式TensorFlow模型

介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用TfJob导出分布式模型训练模型。 第一篇:阿里云上使用JupyterHub 第二篇:阿里云上小试TFJob 第三篇:利用TFJob运行分布式TensorFlow 第四篇:利用TFJob导出分布式TensorFlow模型...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

社区圈子

人工智能
人工智能
了解行业+人工智能最先进的技术和实践,参与行业+人工智能实践项目
3296+人已加入
加入
相关电子书
更多
深度学习框架实战-Tensorflow
深度学习+大数据 TensorFlow on Yarn
使用TensorFlow搭建智能开发系统自劢生成App UI代码
立即下载 立即下载 立即下载