[帮助文档] 基于TensorFlow Serving推理服务引擎部署PAI eas模型服务_人工智能平台 PAI(PAI)

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。

[帮助文档] 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。

深度学习框架TensorFlow入门

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[帮助文档] 如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型_人工智能平台 PAI(PAI)

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...

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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现在机器学习PAI大家线上业务都不用 tensorflow 了吗? 搜广推应该还都是 tensofl

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[帮助文档] 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。

机器学习PAI有计划支持2.11 这种高版 tensorflow 吗?

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[帮助文档] 如何使用AICompiler对TensorFlow和PyTorch模型进行编译优化_人工智能平台 PAI(PAI)

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...

机器学习PAI 可视化建模 Tensorflow升级通知

尊敬的PAI 用户 您好! 我们计划4月下线Tensorflow(V1.2)版本, 同时会发布PAI Tensorflow 2.0版本(兼容社区TF1.8)并升级驱动版本到CUDA9。 请您提前做好任务迁移和测试工作! Tensorflow(V1.2)下线时间: 2019年4月30日北京时间11:0...

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