使用云原生AI套件分析优化机器学习模型
为了确保模型在正式部署前达到上线标准，您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作，对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例，介绍如何使用模型分析优化工具。
使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练
本文介绍如何使用Pai-Megatron-Patch优化PyTorch版Transformer模型训练。
使用Blade优化输入为DynamicShape的模型
常规推理优化普遍针对输入为Static Shape的模型，如果实际推理的模型Shape发生变化，推理优化效果就可能失效。在实际生产中，输入为Dynamic Shape的模型越来越多，因此对不同输入Shape的推理过程具有强烈的优化需求。本文介绍如何使用Blade优化输入为Dynamic Shape的模型。
如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。
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。
机器学习平台PAI简测：PAI提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务
1.PAI简介PAI底层支持多种计算框架：流式计算框架Flink。基于开源版本深度优化的深度学习框架TensorFlow。千亿特征样本的大规模并行计算框架Parameter Server。Spark、PySpark、MapReduce等业内主流开源框架。PAI提供的服务：可视化建模和分布式训练PAI-Designer，详情请参见可视化建模（...
专访 | PP云技术副总监：如何使用机器学习算法优化分发链路
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