模型推理耗时降低98%！PaddleTS又双叒叕带来重磅升级！

原创 已于 2023-02-10 13:12:19 修改 · 484 阅读 · 2 ·
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#python #人工智能

于 2023-02-08 20:49:52 首次发布
PaddleTS最新版本1.1推出了基于PaddleInference的高效推理部署，降低了MLP和Informer模型的推理耗时。新增时序分类模块，包含CNN和InceptionTime模型，提升了模型可解释性，支持特征权重和注意力评分的分析。此外，还增加了表征学习支持，涵盖分类和聚类任务，简化了开发者的工作流程。

大家好，飞桨时序模型库PaddleTS的重磅升级啦，今天为大家介绍带来的是PaddleTS此次升级的核心内容解读，快来看看有没有你所期待的新内容！

飞桨时序模型库PaddleTS具备统一的时序数据结构、全面的基础模型功能、丰富的数据处理和分析算子以及领先的深度时序算法，可以帮助开发者实现时序数据处理、分析、建模、预测全流程，在预测性维护、能耗分析、价格销量预估等场景中有重要应用价值。

近期，PaddleTSv1.1版本重磅发布，带来了在模型推理、模型可解释性、新增模型算法等多方面的重要升级：

  • 更高效的推理部署：基于Paddle Inference实现高吞吐、低时延的推理部署，MLP模型推理耗时降低98%！

  • 新增时序分类模块：覆盖更多应用场景需求，让开发者一站式解决时序分类问题！

  • 提升模型解释能力：两种技术实现模型解释性，帮助开发者更好理解模型结果！

  • 表征学习支持分类与聚类：针对先进的表征学习，提供即开即用的表征分类与聚类模型，提高开发效率！

  • 扩充深度学习模型：增加更多时序预测与异常检测模型，帮助开发者探索更多的领先模型！

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核心升级点解读

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