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。
构建NLP 开发问题之如何将模型导出为 ONNX、TensorRT 或 Tensorflow 格式以便部署
问题一:如何使用自己开发的 Tokenizer 与 transformers 库兼容? 如何使用自己开发的 Tokenizer 与 transformers 库兼容? 参考回答: 为了使用自己开发的 Tokenizer 与 transformers 库兼容,需要实现 transformers 库中 PreTrainedTokenizer 接口的相应方法...
构建高效的机器学习模型:基于Python和TensorFlow的实践
在当今数据驱动的世界中,机器学习已经成为了一种不可或缺的技术。无论是图像识别、自然语言处理,还是金融预测和医疗健康等领域,机器学习都展现出了强大的应用潜力。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow框架构建高效的机器学习模型,并通过具体的代码示例来展示实现过程。 一、环境搭建与准备 在开始构建机器学习模型之前,我们需要先搭建好相应的开发环境。Pyth...
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。
如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型_人工智能平台 PAI(PAI)
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。
构建自定义机器学习模型:TensorFlow的高级用法
在机器学习领域,TensorFlow已经成为最受欢迎和广泛使用的开源框架之一。它提供了丰富的功能和灵活性,使开发者能够构建各种复杂的机器学习模型。在本文中,我们将深入探讨TensorFlow的高级用法,重点介绍如何构建自定义机器学习模型。 首先,让我们回顾一下TensorFlow的基础知识。TensorFlow是一个基于数据流...
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言,和传统架构(BS开发/CS开发)相比,人工智能技术确实有一定的基础门槛,它注定不是大众化,普适化的东西。但也不能否认,人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程,也就是说,我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统,直接使用深度学习框架反而更加简单,深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征,不需要手动选择和提取特征。 之前我们手动构建了一个小型的神经网络,解决了机.....

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。
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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