阿里云文档 2024-07-11

基于TensorFlow Serving推理服务引擎部署PAI eas模型服务

TensorFlow Serving是一个适用于深度学习模型的推理服务引擎,支持将TensorFlow标准的SavedModel格式的模型部署为在线服务,并支持模型热更新与模型版本管理等功能。本文为您介绍如何使用镜像部署的方式部署TensorFlow Serving模型服务。

阿里云文档 2024-02-08

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。

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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阿里云文档 2024-01-03

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具有强烈的优化需求。本文主要介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。

问答 2023-11-19 来自:开发者社区

机器学习PAI现在github上最新的easy_rec分支使用的tensorflow是哪个版本的?

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阿里云文档 2023-07-14

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。

问答 2023-01-09 来自:开发者社区

机器学习PAI可视化建模是否支持TensorFlow2.x版本

机器学习PAI可视化建模是否支持TensorFlow2.x版本

阿里云文档 2022-03-14

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模型进行编译优化。

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