深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的模型部署？我們可以幫助提供端到端的解決方案，從培訓(xùn)到在線推理，特別是在培訓(xùn)平臺(tái)上，我們有自己的一體機(jī)。DGX系列有DGX-1服務(wù)器和DGX工作站系列。本系列最大的優(yōu)點(diǎn)是預(yù)裝了操作系統(tǒng)和各

深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的模型部署？

我們可以幫助提供端到端的解決方案，從培訓(xùn)到在線推理，特別是在培訓(xùn)平臺(tái)上，我們有自己的一體機(jī)。DGX系列有DGX-1服務(wù)器和DGX工作站系列。本系列最大的優(yōu)點(diǎn)是預(yù)裝了操作系統(tǒng)和各種GPU優(yōu)化框架，如cafe、tensorflow等，這樣用戶部署起來(lái)會(huì)非常簡(jiǎn)單。他們只需要簡(jiǎn)單地打開(kāi)設(shè)施，選擇你使用的深度學(xué)習(xí)框架，比如cafe、tensorflow等，通過(guò)doc，他們只需要下拉框架就可以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。

在培訓(xùn)中選擇什么樣的網(wǎng)絡(luò)模式，可以根據(jù)自己的實(shí)際情況，選擇Google net、alexnet等網(wǎng)絡(luò)模式進(jìn)行一些修改，以適應(yīng)自己的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)。同時(shí)，我們需要準(zhǔn)備相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

此外，我們還提供了一個(gè)圖形培訓(xùn)平臺(tái)，稱為基于Web UI的數(shù)字，也可以在DGX服務(wù)器上運(yùn)行。它可以通過(guò)圖形界面選擇你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和數(shù)據(jù)?？梢允褂枚鄠€(gè)GPU進(jìn)行訓(xùn)練，非常方便。培訓(xùn)過(guò)程也可以以圖形方式顯示。在培訓(xùn)方面，如果用戶對(duì)這些框架的部署不是特別熟悉，建議您使用DGX一體機(jī)進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)培訓(xùn)。對(duì)于訓(xùn)練好的模型，我們可以使用tensorrt進(jìn)行優(yōu)化并部署到不同的GPU平臺(tái)。我們可以支持嵌入式平臺(tái)數(shù)字、tspacts2、低功耗GPU P4或其他高功耗GPU等

機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用有哪些方面？

說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)最簡(jiǎn)單明了的方法就是讓機(jī)器像人一樣學(xué)習(xí)（然而，由于人工智能技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器可能有自己的超人類(lèi)智能）。所謂機(jī)器是指像計(jì)算機(jī)這樣的機(jī)器（包括電子計(jì)算機(jī)、中子計(jì)算機(jī)、光子計(jì)算機(jī)和神經(jīng)計(jì)算機(jī)等）

20世紀(jì)60年代，機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用，它被定義為一門(mén)人工智能科學(xué)。今天，它是一門(mén)多學(xué)科交叉的學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、近似理論等多種復(fù)雜科學(xué)。

如果我們用最簡(jiǎn)單最直接的話，機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓機(jī)器自己學(xué)習(xí)很多信息，然后總結(jié)規(guī)則，總結(jié)自己學(xué)習(xí)的結(jié)果。

對(duì)于人臉識(shí)別，我們需要輸入大量的相關(guān)信息，這樣機(jī)器就可以通過(guò)深入學(xué)習(xí)總結(jié)出機(jī)器可以識(shí)別的規(guī)則。

對(duì)于像alpha dog這樣的電腦圍棋大師，他們可以說(shuō)是深入學(xué)習(xí)的典范。在它的第一代，阿爾法狗可以輸入各種象棋分?jǐn)?shù)來(lái)提高他們的能力，這是遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于人類(lèi)同行。

第二，機(jī)器甚至可以自己下棋，所以除了更多人類(lèi)從未見(jiàn)過(guò)的新棋譜。

畢竟，世界上有無(wú)窮無(wú)盡的信息和資料，光靠人是無(wú)法完全接受的。讓特斯拉這樣的智能電動(dòng)車(chē)擁有出色的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，每天不斷學(xué)習(xí)不斷變化的交通狀況，時(shí)間長(zhǎng)了性能會(huì)更好

這也是深度學(xué)習(xí)的力量所在。在一定算法的情況下，只有更大更全面的數(shù)據(jù)才能更好地顯示算法的優(yōu)越性，甚至提高計(jì)算機(jī)的性能規(guī)律。

深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型有哪些？

Ncnn是第一個(gè)針對(duì)移動(dòng)終端的推理框架：

騰訊/Ncnn有第三方工具支持python的模型轉(zhuǎn)換，或者說(shuō)python到onnx的模型轉(zhuǎn)換，Ncnn也支持onnx的模型轉(zhuǎn)換。

那么，阿里巴巴新的開(kāi)源MNN也可以嘗試：

阿里巴巴/MNN目前只支持tensorflow、cafe和onnx的轉(zhuǎn)換，但是可以從Python轉(zhuǎn)換到onnx。MNN目前支持版本3，這有點(diǎn)舊。

我只使用了以上兩種框架。對(duì)于其他框架，您可以在下面的鏈接中找到推理框架，該鏈接列出了許多針對(duì)移動(dòng)終端的推理框架：

EMDL/awesomeemdl