深度学习模型的成功不仅仅依赖于训练效果,更重要的是将模型部署到生产环境,使其能够实际应用并为用户提供服务。本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型的部署与生产环境应用,包括基本概念、常用工具、代码实现和示例应用。
> 本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang
序言: 作为年后的首篇实操干货文章,番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地,有数据可撸码,继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。
在scf的使用过程中,我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf,为啥numpy版本不对等等问题,这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。我们将使用scf提供的CustomRuntime的能力自定义我们的python版本并通过cos打包上传比较大的依赖层。首先让我们来编译以来的python
在机器学习服务器中,Web 服务是在操作化计算节点上执行的 R 或 Python 代码。
在前面的文章Fayson介绍了关于《CDSW1.4的新功能》、《Hadoop之上的模型训练 - CDSW1.4新功能模块》、《CDSW1.4的Experiments功能使用》、《Hadoop之上的模型部署 - CDSW1.4新功能模块》及《CDSW1.4的Models功能-创建和部署模型(QuickStart)》。本篇文章Fayson会使用CDSW内置的Python模板项目来引导完成端到端的实操示例,即包含从模型创建,训练到部署或投产。我们使用CDSW的实验模块来开发和训练模型,然后使用模型模块的功能来进行部署。
一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如 NVIDIA Jetson)进行部署,部署端也要有与训练时相同的深度学习环境,如caffe,TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大(比如,inception,resnet等),参数很多,而且部署端的机器性能存在差异,就会导致推理速度慢,延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的,比如自动驾驶要求实时目标检测,目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度,出现了很多轻量级神经网络,比如squeezenet,mobilenet,shufflenet等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构,然后用这些改造过的模型重新训练,再重新部署。
11月24日下午15:00顶象第十期业务安全系列大讲堂系列课程《Xintell 模型平台 》
人工智能产业应用发展的越来越快,开发者需要面对的适配部署工作也越来越复杂。层出不穷的算法模型、各种架构的AI硬件、不同场景的部署需求(服务器、服务化、嵌入式、移动端等)、不同操作系统和开发语言,为AI开发者项目落地带来不小的挑战。
现在大模型可谓是满天飞, 只要你稍微关注时下的AI资讯, 几乎每天都有新的AI大模型出现. 这之中当然有诸如GhatGPT, Gemini这样的私有化大模型, 更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型. 比如Meta前两天开放的Lamma 3, Google的Gemma开源模型, 国内也有Qwen以及YI等.
机器学习现在被成千上万的企业所使用。它的无处不在有助于推动越来越难以预测的创新,并为企业的产品和服务构建智能体验。虽然机器学习随处可见,但它在实际实施时也带来了许多挑战。其中一个挑战是能够快速、可靠地从开发机器学习模型的实验阶段过渡到生产阶段,在生产阶段可以为模型提供服务,从而为业务带来价值。
当我们千辛万苦完成了前面的数据获取、数据清洗、模型训练、模型评估等等步骤之后,终于等到老大说“上线”啦。想到辛苦训练出来的模型要被调用还有点小激动呢,可是真当下手的时候就有点懵了:模型要怎么部署?部署在哪里?有什么限制或要求?
输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 已经火爆数月。它是一个开源模型,而且在消费级 GPU 上就能运行,是一项普通人就能接触到的「黑科技」。
电商平台要发起一场综合性的推广活动,需要明确参与活动的商品范围、促销价格、推广渠道以及如何触达到消费者等。很多营销推广活动规则复杂且不断变化,就需要使用模型来设计,例如邀人砍一刀的“免费提现”、多重阶梯的满减跨店促销等。
你是否也有这样的桌面?为了方便找材料,全部放到了桌面,最后结果就是“用起一时爽,找起火葬场”。
MLC LLM 是一种通用解决方案,它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上,此外还提供了一个高效的框架,供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。
在机器学习和自然语言处理领域,有多种工具和框架可用于实现和使用检索增强型生成(RAG)模型。以下是一些关键的资源和工具:
随着深度学习技术的快速发展,模型的跨平台移植与部署变得越来越重要。无论是将模型从开发环境移植到生产环境,还是在不同的硬件平台上运行,跨平台部署都能显著提高模型的实用性和可扩展性。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的跨平台移植与部署,并提供详细的代码示例。
本次NANO Hackathon活动主要向用户推广在JetsonNANO平台上利用TensorRT,TransferLearning Toolkit(TLT)这两个开发工具,在实际应用中解决深度学习推理和训练上的问题。本次活动以口罩检测为主题,学生利用TransferLearning Toolkit训练ssd_mobilenet_v2等目标检测模型,并把训练好的模型利用TensorRT部署在Jetson NANO平台上来对视频进行人脸口罩检测。以下是从活动的微信群,webex会议等渠道收集概括的学生提出的问题。主要帮助学生解决了环境部署,API调用,代码调优等方面产生的问题。
首先我想告诉你,从事编程开发这一行,要学会的是学习的方式方法。方向对了,才能事半功倍。而我认为最快且行之有效的技术技能学习,就是上手实践。先不要搞太多的理论,买回来的自行车不能上来就拆,得先想办法骑起来。
纵观机器学习领域,主要趋势之一是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目激增。 例如,Cortex再现了部署无服务器功能但具有推理管道的体验。类似地,DVC实现了现代版本控制和CI / CD管道,但仅用于ML。
作为深度学习算法工程师,除了日常炼丹之外,也需要具备让练好的丹发挥作用的能力。具体的来说,就是需要大家具备一定的模型部署的工程化能力。
下面来介绍一下基于Python的数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤;
在当今数字化的世界中,数据库系统扮演着至关重要的角色。而原生系统的功能我们也大都知晓,无非是一些增删改查、数据优化的使用。但有一些开源工具项目可以帮助我们对数据库降本增效。
近期,Hugging Face 低调开源了一个重磅 ML 框架:Candle。Candle 一改机器学习惯用 Python 的做法,而是 Rust 编写,重点关注性能(包括 GPU 支持)和易用性。
常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义、数据准备、特征提取、建模、训练几个过程,以及最后一个环节——将训练出来的模型部署应用到实际业务中。如下图所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署方式:
小伙伴们好呀,不久前我们推出了模型部署入门系列教程,受到了大家的一致好评,也收到了很多小伙伴的催更,后续教程正在准备中,将在不久后跟大家见面,敬请期待哦~
OpenMMLab 的算法如何部署?是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源,强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"!
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。
这些疑问,我们以前碰到过,通过不断的摸索,试验出了不同的复杂机器学习的上线方法,来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享,希望对大家有所帮助。(我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程,广告和推荐级别的部署请自行绕道)。
翻译 & 整理 | 杨阳 出品 | AI科技大本营 日前,一篇发表在Medium上讨论TensorFlow和Python的文章引起了深度学习大牛Yann LeCun的注意。在这篇文章的作者看来,相较于TensorFlow,PyTorch感觉上更加Python(原文中的表达的是Pythonic),而且PyTorch在更多的模型中适用: “85%的模型只能与PyTorch一起使用,这点令人吃惊。只有大约8%的HuggingFace模型是TensorFlow所独有的,其余的可以同时用于两个框架。” 此外,在作者
CDSW1.4提供了一个新的模型模块,可以让数据科学家通过REST API的方式来构建,部署和管理模型,从而提供预测。如下图所示,这个功能可以帮助数据科学家实现第四个步骤 - 部署和跟踪模型。
【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程,并开源了全部代码。主要是教你如何搭建caffe推理环境,对yolov5模型做onnx格式转换,onnx模型转caffe模型,实测在1070显卡做到了11ms一帧!
选自:the Next Web 作者:Ari Joury 机器之心编译 编辑:袁铭怿 它哪里都好,就是不好用。 科技领域一直存在着一种「教派之争」。无论是关于不同操作系统、云服务提供商还是深度学习框架的利弊之争,只要喝上几杯啤酒,事实就会被抛到一边,人们就开始就像争夺圣杯一样,为他们支持的技术而战。 关于 IDE 的讨论似乎没有尽头,有些人喜欢 VisualStudio,有些人喜欢 IntelliJ,还有一些人更偏爱普通的旧编辑器,如 Vim。总有人说,爱用的文本编辑器往往会反映出用户的性格,这听起来似乎
借着热点,简单聊聊大模型的部署方案,作为一个只搞过CV部署的算法工程师,在最近LLM逐渐改变生活的大背景下,猛然意识到LLM部署也是很重要的。大模型很火,而且确实有用(很多垂类场景可以针对去训练),并且和Vision结合的大模型也逐渐多了起来。所以怎么部署大模型是一个超级重要的工程问题,很多公司也在紧锣密鼓的搞着。 目前效果最好讨论最多的开源实现就是LLAMA,所以我这里讨论的也是基于LLAMA的魔改部署。 基于LLAMA的finetune模型有很多,比如效果开源最好的vicuna-13b和较早开始基于llama做实验的alpaca-13b,大家可以看:
本项目是基于PaddleDetection实现的PP-YOLOE,PP-YOLOE是单阶段Anchor-free模型,其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv5模型,PP-YOLOE在COCO test-dev2017数据集上精度达到49.0%,在单卡V100上FP32推理速度为123.4FPS, V100上开启TensorRT下FP16推理速度为208.3FPS。其中还包含了X/L/M/S四种模型类型,适合部署在多种多样的硬件上,在手机上部署,推理速度也是极快的。
如果说目标检测落地最广的是哪个算法,yolo系列肯定有一席之地,本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理,据我所知,华为海思NNIE只支持caffe模型的转换,所以yolov5模型要想在海思芯片上部署,转换为caffe模型是有必要的(在我的1070显卡上,yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧!)
近年来,机器学习和数据科学领域取得了巨大的发展,成为解决现实世界问题的有力工具。Python作为一种高级编程语言,广泛应用于机器学习和数据科学开发中,因其简洁、易读的语法以及丰富的生态系统而备受青睐。本文将介绍如何在Python中进行机器学习和数据科学开发,并提供一些实用的代码示例。
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
paka 是一种多功能的 LLMOps 工具,只需一个命令即可简化大型语言模型 (LLM) 应用的部署和管理。
“ Python 是一种通用的编程语言,广泛用于人工智能项目开发。它有很多可用的库,可以帮助开发人员构建各种人工智能应用程序,如自然语言处理和机器学习。在本文中,我们将介绍一些最流行的 Python 库,以及它们在人工智能项目开发中的应用。”
分享 有问题请到留言区互动 人工智能无疑是计算机世界的前沿领域,而深度学习无疑又是人工智能的研究热点,那么现在都有哪些开源的深度学习工具,他们各自的优缺点又是什么呢?本文对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较。 1.网络和模型能力 Caffe Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具,它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现。在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包,它有
本文介绍了一个开源的AI模型部署工具箱--AiDB。该项目使用C++开发,将主流深度学习推理框架抽象成统一接口,包括ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO,支持Linux、MacOS、Windows、Android、Webassembly等平台。AiDB提供C/C++/Python/Lua等多种API接口。并且提供多种场景的部署实例Demo(Server、PC、Android等)。目前,AiDB集成了数十个开源算法(如Yolo系列、MobileSAM等),约300个模型,并且持续更新。
腾讯云Elasticsearch service在最近上线了8.8.1版本。该版本中的核心能力,是为AI革命提供高级搜索能力!该版本特别引入了Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE™)—— 一款强大的AI增强搜索引擎,为搜索与分析带来全新的前沿体验。
题图摄于加州一号公路 (接上期,文后附视频) 本文作者系 VMware 云原生实验室工程师陈家豪,FATE / KubeFATE 开源联邦学习项目的贡献者。 概述 在前面的文章中,我们介绍过如何使用KubeFATE来部署一个单节点的FATE联邦学习集群。在真实的应用场景中,联邦学习往往需要多个参与方联合起来一起完成任务。基于此,本文将讲述如何通过 KubeFATE 和 Docker-Compose 来部署两个参与方的FATE集群,并在集群上运行一些简单的测试以验证其功能的完整性。 FATE集群的组网方式
最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本,带来多项重要更新。非常值得关注的是,飞桨“动态图”能力有了重大升级,不但编程体验极大提升,而且训练性能已媲美“静态图”,部署能力也有全面强化。
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重新创造了部署serverless功能的体验,但使用了推理管道。类似地,DVC实现了现代版本控制和CI/CD管道,但是是针对ML的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云