这篇博客探讨了如何在Windows工控计算机、Linux服务器和互联网应用中部署深度学习模型，强调了百度飞桨在产业应用中的模型落地和优化。内容涵盖了选择合适的推理预测库、硬件选型以及解决实际部署中遇到的问题。适合人工智能从业者了解和实践模型部署。
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深度学习服务化部署
以互联网应用为例
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AI能力部署实战
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如何让模型落地复杂的软硬件环境，并充分实现最优的推理效果，一直是人工智能从业者们追求和努力的方向。对工业级部署而言，要求的条件更是非常繁多而且苛刻，不是每个深度学习框架都对实际生产部署上能有良好的支持。百度飞桨手把手教大家如何选择合适的推理预测库和相应的硬件，并解答大家在产业应用上遇到的各种问题！
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