AWS pytorch-model API

最新推荐文章于 2025-11-24 09:23:14 发布
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原文链接：https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/pytorch/sagemaker.pytorch.html#pytorch-model

本文详细介绍如何使用Amazon SageMaker部署PyTorch模型，包括模型的打包、上传及创建预测终端等关键步骤，为机器学习开发者提供实用的操作指南。
Pytorch常用API汇总(持续更新)
qq_49134563的博客
08-24 4939
Pytorch常用API汇总 文章目录Pytorch常用API汇总损失函数nn.CrossEntropyLoss()nn.NLLLossnn.BCELossnn.BCEWithLogitsLoss 损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 将nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算 weight：各类别的loss设置权值，类别即标签，是向量形式，要对每个样本都设置权重，默认均为1。 ignore_index：忽略某个类别。 reduction：计算模式，可分
PyTorch-CUDA镜像提升API网关响应性能
weixin_30299319的博客
11-24 245
本文探讨如何通过PyTorch-CUDA基础镜像显著提升API网关的推理性能。结合CUDA、cuDNN优化，实现模型推理延迟从数百毫秒降至数十毫秒，支持高并发场景，并介绍容器化部署、批量推理、模型量化等关键技术要点。
PyTorch-CUDA镜像为大模型API服务提供底层支持
weixin_31620365的博客
11-23 566
PyTorch-CUDA Docker镜像为大模型API服务提供一致、高效的GPU运行环境，解决CUDA版本不兼容、环境配置复杂等问题，支持多卡训练与分布式推理，是AI工程化落地的关键基础设施。
PyTorch-CUDA镜像加速LangChain应用开发
weixin_36019375的博客
11-23 598
本文介绍如何利用PyTorch-CUDA Docker镜像加速LangChain应用开发，解决GPU环境配置难题，实现LLM推理、向量检索与分布式训练的高效集成，显著提升AI应用性能与部署一致性。
pytorch-image-models中的模型导出：ONNX与AWS CDK
gitblog_00419的博客
09-28 353
你是否正在寻找将PyTorch图像模型部署到生产环境的解决方案？本文将详细介绍如何使用pytorch-image-models库中的工具将模型导出为ONNX格式，并探讨与AWS CDK集成的可能性，帮助你轻松实现模型的高效部署。读完本文后，你将能够掌握模型导出的完整流程、解决常见问题，并了解如何利用AWS CDK简化部署过程。 ## ONNX模型导出基础 ONNX（Open Neural Ne...
PyTorch-CUDA镜像支持Kubernetes集群调度管理
weixin_42592399的博客
11-23 570
本文详解如何通过PyTorch-CUDA容器镜像与Kubernetes集成，实现AI训练环境的一致性与GPU资源的高效调度。涵盖镜像构建、NVIDIA设备插件部署、调度策略优化及生产级架构设计，提升资源利用率与研发效率。
PyTorch-CUDA镜像支持卫星影像解译
weixin_32287387的博客
11-24 219
本文探讨如何利用PyTorch-CUDA基础镜像加速卫星影像智能解译，涵盖GPU并行计算、混合精度训练、Docker容器化部署及多卡分布式训练等关键技术，提升遥感AI模型的训练效率与工程可复现性。
PyTorch-CUDA镜像支持Kubernetes集群部署
weixin_33205138的博客
11-23 506
本文介绍如何通过PyTorch-CUDA容器镜像结合Kubernetes实现深度学习训练的自动化调度与资源管理，提升环境一致性、资源利用率和可扩展性，助力AI工程化落地。
PyTorch-CUDA镜像支持Hugging Face模型加载
weixin_31591833的博客
11-23 608
本文介绍如何通过PyTorch-CUDA容器镜像与Hugging Face模型结合，实现一键GPU加速和跨平台开发部署。利用Docker和NVIDIA工具链，彻底解决深度学习环境配置难题，提升AI开发效率。
pytorch-web-deploy-master_pytorch_model_
09-30
可能会将模型部署到云平台，如AWS Lambda、Google Cloud Functions或阿里云函数计算，以实现弹性扩展和自动负载均衡。 通过以上步骤，"pytorch-web-deploy-master"项目提供了一种便捷的方式，让训练好的PyTorch...
pytorch-flask-api.zip
08-26
为了部署这个API，你可以将整个应用程序打包成一个可执行文件，例如通过Docker容器化，或者使用云服务提供商（如AWS Lambda、Google Cloud Functions）将其部署为无服务器应用。确保在生产环境中，考虑到性能和安全...
使用Pytorch进行Faster R-CNN目标检测
u013679159的博客
02-13 1万+
在这篇文章中，我们将通过使用pytorch进行faster R-CNN目标检测。我们将学习目标检测从R-CNN到 fast R-CNN到 faster R-CNN的演变过程。 1、图像分类VS目标检测 图像分类用于将类标签分配给输入图像。例如，给定猫的输入图像，图像分类算法的输出是标签“猫”。 在目标检测中，我们不仅对输入图像中的对象感兴趣，而且对它们的位置也感兴趣。 下图说明了图像分类...
【DJL】Springboot+Maven+DJL实现java调取pytorch模型
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李光 未来科技
08-23 1万+
前言 近期学习了DJL(深度java学习)，有了一点小的研究成果，特以此博客分享给大家。这个技术是一个特别新的技术，是亚马逊云服务在2019年re:Invent大会推出的专为Java开发者量身定制的深度学习框架,网上的资料比较少，只有官方文档可以参考，研究起来难度比较大，但是经过不懈的努力，终于搞定了，接下来以官网的demo入门。由于这块有很多坑，所以有必要好好的说一下。 官网地址：https://docs.djl.ai/jupyter/load_pytorch_model.html demo 1、创建Sp
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
如何在AWS上部署机器学习模型作为API
文件名中的 "model_api-master" 暗示了存储库中的主分支。一旦克隆到本地，开发者需要进入 "model_api" 目录（使用命令 `cd model_api`），这个目录应该包含了用于部署模型的API引擎代码。运行 `python model_engine...
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