PyTorch 与边缘计算：将深度学习模型部署到嵌入式设备
摘要 随着物联网技术的发展，越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行，以减少网络延迟、降低带宽成本并提高隐私保护水平。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它不仅支持高效的模型训练，还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上，并通过一个具体的示例来展示整...
边缘计算问题之根据请求响应的时延要求来部署业务应用如何解决
问题一：哪些业务应用更适合部署在中心云，哪些更适合部署在边缘？ 哪些业务应用更适合部署在中心云，哪些更适合部署在边缘？ 参考回答： 财务/经营、计划/管理等管控运营类应用更适合部署在中心云，因为它们对延迟不敏感，但对安全、大数据分析能力等要求较高。而控制、传感/执行、生产过程等运作支撑类应用，如果业务场景对延迟敏感，则更适合通过边缘计算能力实现分散式低...
边缘计算设备的设计与部署技术探索
随着物联网（IoT）和云计算技术的飞速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐在各个领域展现出其独特的优势。本文将深入探讨边缘计算设备的设计与部署技术，分析其特点、设计要点以及部署策略，以期为相关领域的从业者提供参考和启示。 边缘计算设备概述 边缘计算设备，顾名思义，是指在网络的边...
物联网平台企业实例类型和功能区别
物联网平台企业版实例类型包含标准型、尊享型和MQTT型，您可根据实际业务需求，参考本文实例说明，购买需要的企业版实例。本文介绍各类型企业版实例的使用说明。
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边缘计算 | 在移动设备上部署深度学习模型的思路与注意点 ⛵
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