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Windows工控计算机
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Linux服务器端
高性能本地部署


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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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基于飞桨的国产
人工智能软硬件部署方案


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BML私有与边缘设备
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!
本文详细介绍了百度飞桨在Windows工控、Linux服务器、云端及边缘设备的部署实践,包括模型选择、硬件优化和解决产业应用问题。涵盖本地部署、服务化部署和私有边缘部署案例。

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