AI算法中台系统-让Java能够方便训练、部署、使用AI模型

便于运维和管理，让JAVA开发者能够方便训练、部署、使用AI模型

AI算法训练中台项目介绍

项目背景

随着人工智能技术的飞速发展，AI算法在各个行业的应用越来越广泛。然而，对于许多JAVA开发者来说，训练和部署AI模型仍然是一个挑战，因为传统的AI开发流程往往涉及多种语言和工具，如Python用于模型训练，C++用于高性能推理等。为了简化这一流程，gpp平台开源了一个基于SpringBoot+Docker+Cuda+Cudnn+ Pytorch+Onnx+Tensorrt+Yolov8+ffmpeg+zlmediakit的AI算法中台系统。

该系统旨在通过整合多种技术和工具，为JAVA开发者提供一个开箱即用的AI模型训练、部署和使用平台。

功能模块

1. 模型训练与转换：

   • 支持使用Pytorch进行Yolov8模型的训练。

   • 训练后的模型可以转换为ONNX格式，以便进行跨平台推理。

   • 提供Tensorrt加速推理的支持，提高推理性能。

2. 实时视频识别：

   • 实现人、车、火灾烟雾、河道漂浮物、道路裂痕等视频的实时识别。

   • 利用ffmpeg进行视频流的处理和推流。

   • 将识别结果通过zlmediakit流媒体服务器推送到web页面，实现原始视频和实时计算视频的同步查看。

3. 结果推送与存储：