serving模型部署第24页

KVO

原文链接Key-ValueObserving键值观察，是一种设计模式观察者模式的实现官方定义键值观察提供了一种机制，允许对象通知其他对象的特定属性的更改。

CB7D·2023-01-29 10:41

openvino yoloface4点模型部署

前言：首先感谢大佬的开源代码GitHub-fb029ed/yolov5_cpp_openvino:用c++实现了yolov5使用openvino的部署以及他写的原版yolov5部署代码C++实现yolov5的OpenVINO部署_TomHardy的博客-CSDN博客接下来我要在他的代码的基础上，部署yoloface四点模型代码一、项目介绍：在大佬原版的模型中，输出为1*3*20*20*85（其中一

长方形混凝土瞬间移动师·2023-01-29 09:44

差分隐私深度学习_在深度学习中保护数据隐私第三部分

差分隐私深度学习Linktopart1(BasicsofFederatedLearning):https://towardsdatascience.com/preserving-data-privacy-in-deep-learning-part

weixin_26752765·2023-01-28 20:43

Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning论文阅读笔记

提出了一种安全聚合算法，SecureAggregation算法，可以使得在多方学习（如联邦学习）中各方client在不暴露各自梯度的情况下实现梯度的聚合。实验我们提出了安全计算向量之和的算法，它满足常数迭代轮次、低通信代价、对故障具有鲁棒性、且有一个可信度受限的server。server有两种角色：一是想其他参与方发送信息，二是计算最终结果。鉴于联邦学习系统的缺点（对于隐私的要求以及终端不同步的问

SXxtyz·2023-01-28 20:11

Pytorch学习（一）

TnesorFlow的部署是通过TFserving来部署，而PyTorch模型的部署就比较麻烦了，可

五月的天气·2023-01-28 13:16

KVO 探究（一）自己实现KVO

何为KVOKVO是keyvalueobserving的简写:苹果官方文档的解释：Key-valueobservingisamechanismthatallowsobjectstobenotifiedofchangestospecifiedpropertiesofotherobjects.KVO

木兮_君兮·2023-01-26 19:38

你应该知道的机器学习模型部署细节和实施步骤

机器学习操作(MLOps，MachineLearningOperations)是“机器学习”和“工程”的组合，涵盖了与生产ML生命周期管理有关的所有内容。ML模型生命周期可大致分为三个阶段文章目录技术交流设计模型开发操作步骤1：确定部署环境命令行终端Conda虚拟环境编辑器与IDE深度学习框架步骤2：代码管理Git代码组织良好的编程习惯代码文档编程风格类型声明Typing数据版本管理步骤3：Doc

Python数据开发·2023-01-26 18:25

一个垃圾分类项目带你玩转飞桨(2)

一个垃圾分类项目带你玩转飞桨(2)接上文《一个垃圾分类项目带你玩转飞桨(1)》：基于PaddleClas实现垃圾分类，导出inference模型利用PaddleHubServing进行服务化部署,并利用

Thomas左右·2023-01-26 11:32

通过Python和Jupyter Notebook为数据科学家提供的Apache Kafka＆KSQL＆TensorFlow

后者是您需要用于大规模数据摄取，预处理，模型部署和监视的功能。它要求低延迟，高吞吐量，零数据丢失和24/7可用性要求。这是我在该领域看到的主要

danpu0978·2023-01-26 02:36

ZooKeeper第五天

5.集群源码解读5.1.集群模式5.1.1.数据同步总流程5.1.1.1.OBSERVING5.1.1.2.FOLLOWING5.1.1.3.LEADING5.1.2.领导选举5.1.2.1.领导选举初始化

Curtain_call·2023-01-25 23:14

tensorflow三种模型的加载和保存的方法（.ckpt，.pb，SavedModel)

工作中经常使用的是.ckpt，最近在研究tensorflowserving所以需要将模型转化为SavedModel格式。而有时模型平台调用又需要.pb模型，所以对这三种文件进行了解。

马苏比拉米G·2023-01-25 15:34

低代码机器学习工具

通常，要开发机器学习模型并将该模型部署到可以在操作上使用的状态，需要对编程有深入的了解，并且需要充分了解其背后的算法。这将机器学习的使用限制在一小部分人中，因此也限制了可以解决的问题数量。

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-24 11:09

机器学习模型的测试和确认

一种方法是将模型部署到生产环境，观察它的性能。这么做可以，但是如果模型的性能很差，就会引起用户抱怨——这不是最好的方法。更好的选项是将数据分成两个集合：训练集和测试集。

flower & you·2023-01-24 09:58

详解 PyTorch Lightning模型部署到生产服务中

目录导读使用PyTorchLightning模型进行推理的各种方法1.直接打包部署PyTorchLightning模型2.导出为ONNX并通过ONNXRuntime进行服务3.使用Torchscript’sJITcompiler序列化导读一篇用PyTorchLighting提供模型服务的完全指南。纵观机器学习领域，一个主要趋势是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目。例如，Cortex重新创造了

·2023-01-23 00:07

TensorBoard的命令和用法

C:\Users\xxxxx>tensorboard--logdir=C:\Users\xxxxx\DeepInf\gcn_ServingTensorBoardonlocalhost;toexposetothenetwork

hamimelon2020·2023-01-22 19:09

MMDeploy SDK使用指南

MMDeploySDK使用指南工程上，深度学习模型部署的时候，理应不依赖于PyTorch/TensorFlow这些具体的深度学习模型框架的，因为它们体积大，速度慢，将模型进行格式转换后，配置相应的推理引擎即可实现部署与加速

红烧code·2023-01-22 09:31

Windows系统下编译安装MMDeploy

Windows系统下编译安装MMDeploy在Windows系统下编译安装MMDeploy模型部署工具，并转换为ONNX（IR），进而转换为TensorRT进行推理的一整套流程，内容来源于官方文档，做了少量精简和修改

红烧code·2023-01-22 09:30

基于2D Object Detection的目标几何中心三维位置估计（C++）

前置知识为了让博客内容显得简洁些，这里不再介绍前置知识，包括：2DObjectDetection订阅Realsense相机Onnxruntime模型部署像素坐标变换到相机坐标系三维位置估计订阅内参订阅RGB

点PY·2023-01-22 02:08

密文检索论文阅读

摘要系统模型、威胁模型和安全要求SystemModelThreatModelandSecurityRequirementsPRELIMINARIESSecurekNNComputationOrder-PreservingEncryp

Juli_Eyre·2023-01-21 19:41

【记录】记录第一次使用tensorflow serving全过程

文章目录1.使用Docker安装TFserving1.1安装Docker1.2安装TFServing2.使用自己训练的模型2.1ckpt2pb2.2pb2saved_model3.向该dockerTFServing

你搁这儿写bug呢？·2023-01-21 13:26

CUDA常用功能接口API

将cuda的一些常用操作封装成接口API，供应用程序调用，一般主要用于模型部署应用的预处理。

space01·2023-01-21 09:51

.pth转.weights/openCV-python + YOLO v3实现目标检测

文章目录前言一、基于Pytorch框架的YOLOv3二、openCV-python三、.pth转.weights四模型部署总结前言毕设做的是水面目标的目标检测，因为要用Tkinter制作用户界面，于是采用

崔克的山地车·2023-01-20 17:17

详细步骤：pytorch pth转wts转tensorrt（自定义模型，不用parser）

分两步转是考虑了如下应用场景：需要把模型部署到内存有限的嵌入式板自己的电脑上安装的有anaconda,pytorch等，但是在电脑上转的不能直接在板子上用板子的内存有限，不能安装anaconda,pytorch

蓝羽飞鸟·2023-01-20 17:42

收藏 | YOLOX模型部署、优化及训练全过程

SophiaCV·2023-01-19 14:40

深度学习应用部署

深度学习部署部署模型部署简要介绍模型部署简介TensorRT部署TensorRT推理TensorRT优化多线程多进程pythonGIL多线程多进程协程实现方式threading实现多线程multiprocess

RyanC3·2023-01-19 12:47

经验 | 在C++平台上部署PyTorch模型流程+踩坑实录

计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨火星少女@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/146453159编辑丨计算机视觉联盟最近因为工作需要，要把pytorch的模型部署到

Tom Hardy·2023-01-19 06:12

[EdgeAI] NXP eIQ 机器学习Toolkit （二）：模型篇

NXPeIQ机器学习Toolkit（二）：模型篇1.模型选择2.模型训练3.模型评估4.模型导出5.模型部署博主热门文章推荐：书接上篇：[EdgeAI]NXPeIQ机器学习Toolkit（一）：准备篇1

HowieXue·2023-01-18 23:26

通过管道与网格搜索实现机器学习算法的自动化

管道使用sklearn的pipeline方法，可以将从数据预处理、特征提取到模型部署等组件拼装在一起，形成一条算法链。要求是这些组件都具有transfomr方法，从而实现数据的转换。

perSistence92·2023-01-18 20:06

【mmdeploy】mmseg转ONNX/TensorRT，附推理代码

2.2预编译安装（Linux-x86_64,CUDA11.x,ONNX）：3.mmseg工程torch转onnx4.使用onnx模型文件进行推理1.关于mmdeployMMDeploy是OpenMMLab模型部署工具箱

zy_destiny·2023-01-18 19:31

视觉进阶笔记开源 | AI计算机视觉全栈知识总结

集智书童星球简介【集智书童——知识星球】主要切入图像识别、2D目标检测、2D语义分割、实例分割、全景分割、姿态估计、车道线检测、3D目标检测、NerF、扩散模型、目标跟踪、AI模型部署、模型PTQ与QAT

人工智能与算法学习·2023-01-18 17:10

视觉大模型调研(Survey of Visual Foundation Model)

大模型产业化落地的理论支撑3.视觉模型架构的形成-Transformer到ViT再到MAEC.产业落地化现状1.百度文心UFO2.0整体概述原理介绍模型效果应用场景与方案2.华为盘古CV视觉大模型模型预训练模型部署与模型迭代

是魏小白吗·2023-01-18 12:29

知识蒸馏简介

知识蒸馏知识蒸馏简介蒸馏作用背景主要是为了减少模型计算量，降低模型复杂度，减少需要的计算资源模型压缩基本方法：裁剪为什么要进行知识蒸馏当前深度学习模型参数越来越多，规模越来越大，在处理数据和模型部署的时候

hblg_bobo·2023-01-18 09:16

【模型部署】Pytorch-＞ONNX-＞trt

1.电脑环境主要注意cuda、cudnn、pytorch、tensorrt、onnx、onnxruntime的版本。absl-py=1.2.0=pypi_0addict=2.4.0=pypi_0appdirs=1.4.4=pypi_0backcall=0.2.0=pypi_0blas=1.0=mklbrotlipy=0.7.0=py37h2bbff1b_1003ca-certificates=20

mjiansun·2023-01-18 08:24

高精尖中心论文入选国际顶会ACL 2022，进一步拓展长安链隐私计算能力

——正文引自公众号：未来区块链与隐私计算高精尖中心近日，未来区块链与隐私计算高精尖创新中心研究团队的论文《THE-X:Privacy-PreservingTransformerInferencewithHomomorphicEncryptio

长安链开源社区·2023-01-17 17:20

Use a production WSGI server instead（搭建web网站出现的问题）

今天使用flask来搭建web网站的时候，出现了以下问题*ServingFlaskapp"wt"(lazyloading)*Environment:productionWARNING:Donotusethedevelopmentserverinaproductionenvironment.UseaproductionWSGIserverinstead

黄乐荣·2023-01-17 16:16

libtorch c++分类模型部署（一）

开发环境：VS2017（VS2015亲测也能通过）win10cmake>=3.0libtorch1.6-releasepytorch1.6以ResNet18为基础结构，进行分类网络实际部署测试验证。libtorchc++部署分为两个部分：1）python端实现将pytorch模型转为tracesscript模型文件.pt；2）c++端加载.pt模型文件，通过libtorch进行前项推理。1、pyt

alex1801·2023-01-17 13:40

深入浅出PyTorch - Pytorch模型定义

深入浅出PyTorch模型部署及定义使用seqtoseq模型预测时序数据Pytorch模型定义深入浅出PyTorch1.数据集1.1数据读入1.2数据集预处理2模块化搭建模型1.数据集时间序列就是以时间为自变量的一系列数据

无盐薯片·2023-01-17 07:04

DetectX 深度学习模型Android部署 - NanoDetPlus + NCNN

需求背景使用流行的NCNN,DNN，MNN，SNPE，torch_c++等框架将主流的Yolo，Nanodet，MobileSSD等模型部署到Android设备上。

jian_cheng_90·2023-01-16 00:06

【1】安卓上部署深度学习模型【MNN,NCNN】

前言：本文适合想要把深度学习模型部署到安卓手机上，但又不想学习java的开发者；复刻别人的整个项目，换成自己的模型，魔改他们的项目。

Ctrl_Cver·2023-01-16 00:50

AI模型部署落地综述（ONNX/NCNN/TensorRT）

这篇文章带你进入模型部署的大门。0前言模型部署的步骤：训练一个深度学习模型；使用不同的推理框架对模型进行推理转换；在应用平台运行转换好的模型。步骤看起来比较简单，但是牵扯的到的知识还是比较多。

逍遥_yjz·2023-01-15 20:40

自动部署开源AI模型到生产环境：Sklearn、XGBoost、LightGBM、和PySpark

目录背景介绍部署准备部署Scikit-learn模型部署XGBoost模型部署LightGBM模型部署PySpark模型模型部署管理总结参考背景介绍AI的广泛应用是由AI在开源技术的进步推动的，利用功能强大的开源模型库

aipredict·2023-01-15 13:25

自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中

目录Keras简介Keras模型分类Keras模型部署准备默认部署Keras模型自定义部署Keras模型总结参考Keras简介Keras是一套由Python实现的高级神经网络API，可以基于不同的后台（

aipredict·2023-01-15 13:25

飞桨企业版重磅发布智能边缘控制台 5分钟零代码自动化模型部署

12月12日，由深度学习技术及应用国家工程实验室主办的WAVESUMMIT+2021深度学习开发者峰会在上海召开。此次峰会，最让开发者惊艳的是飞桨开源框架v2.2的重磅发布。百度深度学习技术平台部高级总监马艳军与百度AI产品研发部总监忻舟，就飞桨新版本特性与落地部署应用做了详尽解读，框架核心技术持续领先，落地部署降低应用门槛，飞桨正在为解决AI落地产业提供全新的答案。践行融合创新，飞桨核心技术持续

CSDN云计算·2023-01-15 13:50

【ML on Kubernetes】第 7 章：模型部署和自动化

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2023-01-15 13:20

利用docker部署TF深度学习模型

tf-server：TensorflowServing是

小明是谁鸭·2023-01-15 11:37

使用Docker进行模型部署

文章目录1、思路2、实现步骤2.1数据、模型准备2.2镜像制作2.3使用1、思路因为多数公司正式集群都不能使用公网环境，对于模型部署比较麻烦。

偲偲粑·2023-01-15 11:07

tensorflow serving 采用Docker部署流程

目录1.模型准备模型准备查看模型服务器创建同格式文件夹，并放入模型文件2.部署拉取镜像3.测试Postman访问Linuxcurl访问4.维护1.模型准备模型准备importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportmodels,layers,optimizers##样本数量n=800##生成测试用数据集X=tf.random.uniform([n,2],mi

zero猴戏·2023-01-15 11:07

tensorflow2-serving部署，使用docker

与本文有关联的文章：resnet50图片分类目录一、安装docker:二、拉取tensorflow-serving镜像：三、将模型文件转成saved_model格式四、通过docker运行tensorflow-serving

吴天德少侠·2023-01-15 11:05

windows部署tensorflow serving

将包含编译成功的tensorflow_model_serving.exe的文件拷到目标机器，如D:\TFServing目录下。

海棠花不香·2023-01-15 11:34

示例详述Docker部署tensorflow-serving

Docker简单入门一、前言工作中，有时需要线下验证训练好的模型，是否能在线上serving成功，所以需要利用docker来简单部署tensorflow-serving，然后线下进行验证模型能否成serving

一条水里的鱼·2023-01-15 11:04

推荐频道

serving模型部署

KVO