函数计算部署深度学习模型时,打包的文件容量不同但是下载的时间相同是有优化么?
我在部署深度学习模型时,将代码和模型pt打包存储在远程存储oss中(95M),当我激活这个函数时,代码的下载时间和我把单独把代码部署打包存储在oss中(1.2K)的下载时间一样,请问一下函数计算是对这一部分进行了优化嘛?
使用函数计算部署深度学习模型时用到了pytorch,按照官方推荐的方法,并没有找到torch层?
使用函数计算部署深度学习模型时用到了pytorch,按照官方推荐的方法,并没有找到torch层? 请问这个现在是不支持了嘛
[帮助文档] 如何在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型
本文介绍如何基于安全增强型实例(Intel® SGX)部署PyTorch深度学习模型的技术架构和使用流程。
边缘计算 | 在移动设备上部署深度学习模型的思路与注意点 ⛵
作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习◉技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/35 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 本文地址:https://www.showmeai.tech/arti...
阿里云服务器部署flask+Pytorch深度学习模型+nginx
一、自我介绍: 本人学的是电子信息专业,目前在读大二,因为课程设计是做一款具有AI能力的微信小程序,需要把Pytorch深度学习模型部署到云服务器上,实现真机能够测试的效果。在选择云服务器上,隔壁实验室的同学就推荐阿里云的服务器,说学生可以参加“飞天加速计划·高校学生在家实践”活动”,然后就开始了阿...
为什么docker部署的flask应用(跑深度学习小模型) 会502呢?
为什么docker部署的flask应用(跑深度学习模型) 会502呢? 发请求,postman到十秒就直接返回了502,但是能看到模型还在跑。 本地测试又是能正常返回的,不知道为什么,怎么解决呢?为什么到服务器上就502了?
服务器上如何部署深度学习模型
买的是轻量应用服务器,操作系统是window server 2012,初次使用,不知道如何布置tensorflow的模型到服务器上,接口要如何设计,望会的解答一下。
使用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型的几种方法
使用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型的几种方法写在前面最近在一个自然语言处理方面的项目,选用的深度学习模型有两个,一个是CNN+LSTM模型,一个是GRU模型,这两个模型在GPU服务器上训练好了,然后需要使用Java调用这两个模型,CNN+LSTM使用TensorFl...
用Python/Keras/Flask/Docker在Kubernetes上部署深度学习模型
简单到老板也可以亲自部署 这篇博文演示了如何通过Docker和Kubernetes,用Keras部署深度学习模型,并且通过Flask提供REST API服务。这个模型并不是强壮到可供生产的模型,而是给Kubernetes新手一个尝试的机会。我在Google Cloud上部署了这个模型,而且工作的很好...
利用docker部署深度学习模型的一个最佳实践
最近团队的模型部署上线终于全面开始用上docker了,这感觉,真香! 讲道理,docker是天然的微服务,确实是能敏捷高效的解决深度学习这一块的几个痛点。 部分神经网络框架比如caffe依赖过重,安装困难。各种网络模型未做工程化优化,部署困难。tensorflow等框架对GPU等硬件的占用难以灵活控...
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