AI模型部署服务搭配【①、triton server + TensorRTLibtorch；②、Tensorflow Server；③、flask + Pytorch】

code•2022-5-14•python•阅读16

常见的服务部署搭配

triton server + TensorRT/libtorch
flask + Pytorch
Tensorflow Server

参考资料：
一文详解AI模型部署及工业落地方式

欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出

原文地址:https://54852.com/langs/885519.html

打赏

微信扫一扫

支付宝扫一扫

code管理员组

Pytorch保存checkpoint（检查点）：通常在训练模型的过程中，每隔一段时间就将训练模型信息保存一次【包含模型的参数信息，还包含其他信息，如当前的迭代次数，优化器的参数等，以便用于后面恢复】

上一篇 2022-05-14

NCT青少年编程能力等级测试Python编程一级-模拟卷（含答案）

下一篇2022-05-14

发表评论

登录后才能评论

评论列表（0条）