【视频课】3层境界,如何掌握深度学习模型设计、优化、部署

深度学习-模型部署 模型部署是指将大模型运行在专属的计算资源上,使模型在独立的运行环境中高效、可靠地运行,并为业务应用提供推理服务。其目标是将机器学习模型应用于实际业务中,使最终用户或系统能够利用模型的输出,从而发挥其作用。import ioimport flask # 自己安装# 初始化Flask appapp = flask.Flask(__name__) # #创建一个新的Flask应用程序实例。 阅读详情

好的模型结构是深度学习成功的关键因素之一,不仅是非常重要的学术研究方向,在工业界实践中也是模型是否能上线的关键。对各类底层深度学习模型设计和优化技术理解的深度是决定我们能否在深度学习项目中游刃有余的关键,而模型的部署则是项目的最后一环。为了让大家能够系统性掌握相关内容,为以后做研究以及就业打下基础,我们平台输出了多种多样的与模型有关的内容,包括公众号文章,书籍,以及3门对应的视频课程,本次来汇总一下我们的3门相关视频课程。

模型设计

模型的设计是整个深度学习领域的通用基础,不管是从头设计自己的神经网络,还是对已有模型进行优化获得更高的任务指标,更快的运行速度,获得更小的模型体积,都需要掌握各类网络的设计技巧,是深度学习算法工程师进阶的难点及必学点!!!

为了让大家能够更加系统更加深入的掌握模型设计相关的内容,有三AI推出了《深度学习之模型设计-理论实践篇》系列课程,让有经验有实力的讲师带你系统深入学习,掌握模型设计技术。

本课程长期更新,主讲老师包括大学老师鲁健恒以及言有三本人。

目前已经包含有网络深度与模型性能、网络宽度与模型性能、注意力机制、轻量化网络、安卓部署5个部分,总共时长超过20个小时:

理论部分内容如下,包括:

(1) 网络深度与模型性能主要包含:经典浅层卷积网络的设计、网络深度对分类模型的影响;

(2) 网络宽度与模型性能主要包含:经典模型的宽度设计思想、网络宽度对模型性能影响;

(3) 注意力机制主要包含:空间注意力模型、通道注意力模型、 混合注意力模型、项目实战;

(4) 轻量化网络理论主要包含:Xception网络、MobileNet V1和V2网络、 ShuffleNet V1和V2网络、SqueezeNet网络;

实践部分内容如下,包括:

(1) 基于MobileNet的网络深度设计分析及实战; 

(2) 基于XceptionNet的网络宽度设计分析及实战;

(3) 基于SeNet的人种分类实战;

(4) 基于Pytorch的安卓端模型部署。

案例结果展示如下:

在课程中老师会使用通俗易懂的语言帮助大家理解涉及的知识点、原理及代码。

课程当前价格为299,订阅方法如下,请大家扫码查看具体目录与试听内容:

模型优化

模型优化方向专门讲解对模型进行精简的相关方向,这是模型能够在各类嵌入式平台使用的关键技术,包括数据使用,模型性能分析,紧凑模型设计,模型剪枝,模型量化,模型蒸馏,自动化模型设计。

为了让大家能够更加系统更加深入的掌握模型优化相关的内容,有三AI推出了《深度学习之模型优化-理论实践篇》系列课程。

本课程长期更新,主讲老师为言有三。

目前已经包含有Pytorch模型性能分析,模型剪枝,模型量化,模型蒸馏理论与实践(统一放在模型精简理论与模型精简实践中,后续会拆分讲解)等内容,总共时长约3个小时:

同时与本课程相关的还有有三AI知识星球中的各类模型优化模块,形式是相关论文的图文解读。

请注意:模型优化的内容在今年11月之前会进行一次大的更新,细分各个方向的理论与实践讲解,知识星球的大量内容会做成视频,预计时长会超过20小时,关于知识星球的介绍可以参考。

【杂谈】有三AI知识星球指导手册出炉!和公众号相比又有哪些内容?

课程当前价格为299,订阅方法如下,请大家扫码查看具体目录与试听内容:

模型部署

对于公司而言,无需为AI模型部署云端服务器,能够大幅度降低公司的运营和服务成本;对于用户而言,用户的数据,如视频、图片、声音、文字等,无需上传至云端服务器,可在本地移动端进行计算,用户的隐私得到有效的保护。

想要成为一名合格的深度学习算法工程师,模型部署是我们进阶的难点及必学点!!!

为了让大家能够更加系统深入的掌握模型部署相关的内容,有三AI推出了《深度学习之模型部署》系列课程,让有经验有实力的讲师带你系统深入学习,掌握模型部署流程。

本课程长期更新,主讲老师为有三AI研发组负责人以及言有三。

目前已经包含有Android模型移动端部署(基于MNN),TensorRT服务端部署,总共时长约3个小时,即将上线的为微信小程序网页前后端部署。

课程当前价格为399,订阅方法如下,请大家扫码查看具体目录与试听内容:

如果想要一次性获得3门课程,并且获得课程答疑和社区名额,请直接订阅有三AI秋季划-模型优化组(订阅方式如下),并联系有三本人微信Longlongtogo领取赠书,知识星球,以及入群权限。(随着内容的增加,专栏价格会不断增加,因此越早预定就会越划算!)

其他视频课:请大家阅读往期精选!包括Python,计算机视觉其他方向等内容。

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往期精选

深度学习模型部署流程概述 深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究,还有两个重要的方向: 模型压缩(模型优化、量化)、模型部署(模型转换、后端功能SDK开发)。所谓模型部署,即将算法研究员训练出的模型部署到具体的端边云芯片平台上,并完成特定业务的视频结构化应用开发。 现阶段的平台主要分为云平台(如英伟达 GPU)、手机移动端平台(ARM 系列芯片)和其他嵌入式端侧平台(海思 3519、安霸 CV22、地平线 X3、英伟达 jetson tx2 等芯片)。 阅读详情

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