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这个深度学习演示平台可以一键部署运行,既能演示还支持restapi,代码已开源
许多深度学习项目都有自己的展示demo,能够最快速的展示项目效果。今天介绍的是一个demo展示集合体,包含了人脸检测,图像分割,人脸识别和生成等19个项目。
AI研习社
2020-02-12
1.6K0
手把手教你用 Flask,Docker 和 Kubernetes 部署Python机器学习模型(附代码)
将机器学习(ML)模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开,这些微服务从 Docker 容器中托管,例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型,这些模型可以提供对新数据的预测。然后,可以将它们部署到云环境中,以处理维护连续可用性所需的所有事情,例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
AI研习社
2019-12-25
5.4K0
微众银行开发的全球首个工业级联邦学习开源框架 FATE 升级 v1.1!特别支持云上部署
此外,FATE 还联合 VMware 中国研发开放创新中心云原生实验室的团队一起搞了个「大事」——支持在公有云和私有云中部署及使用,全容器化云原生部署方案。
AI研习社
2019-11-22
1.1K0
Github项目推荐 | 网页版图片标记与分割工具
Image Labeling Tool - Web application for image labeling and segmentation
AI研习社
2019-07-23
1.6K0
Github项目推荐 | 条件模仿学习训练框架
本项目可以方便地对模拟学习网络的培训进行训练和管理,并结合CARLA模拟器进行评估。目的是:
AI研习社
2019-05-14
1.3K0
Github项目推荐 | OpenAI文本生成器 - gpt-2
视频:《OpenAI Text Generator - YouTube》by Siraj Raval
AI研习社
2019-05-12
1K0
Github项目推荐 | Ambar:开源的文档搜素引擎
Ambar 2.0仅支持本地fs抓取,如果你需要抓取FTP位置的SMB共享 —— 只需使用标准Linux工具挂载它。 爬取过程是自动的,因为爬虫会监视fs事件并自动处理新文件,所以不需要进行调度。
AI研习社
2019-05-08
5.1K1
业界 | TensorFlow 携手 NVIDIA,使用 TensorRT 优化 TensorFlow Serving 性能
AI 科技评论按:日前,TensorFlow 团队与 NVIDIA 携手合作,将 NVIDIA 用来实现高性能深度学习推理的平台——TensorRT 与 TensorFlow Serving 打通结合,使用户可以轻松地实现最佳性能的 GPU 推理。目前,TensorFlow Serving 1.13 已实现对 TF-TRT 的支持,而不久后 TensorFlow 2.0 也将支持 TF-TRT 的实现。 TensorFlow 在官方博客中对这项成果进行了发布,雷锋网 AI 科技评论编译如下。
AI研习社
2019-05-08
1.3K0
Github项目推荐 | Articulate:对话界面智能代理(chatbots)平台
二、下载当前(最新)版本(文件名:articulate-vX.X.X.zip):
AI研习社
2019-05-08
2K0
Github项目推荐 | GtS 仿真泛化:将仿真和真实数据集成到基于视觉的自主飞行深度强化学习中
Generalization through Simulation: Integrating Simulated and Real Data into Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Autonomous Flight
AI研习社
2019-05-07
8680
干货 | PyCharm+Docker:打造最舒适的深度学习炼丹炉
AI 科技评论按:本文作者是四川大学数据智能实验室在读硕士刘震,这是他在知乎上发表的一篇文章,雷锋网转载。
AI研习社
2019-05-07
9120
Github项目推荐 | Google发布序列到序列建模模块化可扩展框架Lingvo
https://www.arxiv-vanity.com/papers/1902.08295/
AI研习社
2019-03-14
7170
Github项目推荐 | OpenAI文本生成器 - gpt-2
视频:《OpenAI Text Generator - YouTube》by Siraj Raval
AI研习社
2019-03-14
3.7K0
基于 TensorFlow 、OpenCV 和 Docker 的实时视频目标检测
在本文中,我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时(网络摄像头)和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。
AI研习社
2018-07-26
2.4K0
十分钟搞定 Tensorflow 服务
Tensorflow 服务是谷歌推荐用来部署 Tensorflow 模型的方法。如果你不具备一定的计算机工程知识背景,即使你对 Tensorflow 本身感觉很顺手,但是我觉得想要搞定 Tensorflow 服务也不是辣么容易的。以下三点是我总结的难点: (谷歌官方)教程含有 C++ 代码(我不会 C++) 教程里含有 kubernetes,gRPG,Bezel(其中一些我也是第一次见) 需要被编译出来。那个过程时间太长了,恐怕要用一个世纪吧! 这里介绍一种可能是最简单的方式——用 tensorflow 服
AI研习社
2018-03-19
1.4K0
PyTorch vs. TensorFlow月度使用体验总结
日前,英伟达深度学习项目实习生Dominic Monn在medium上发文总结了他使用PyTorch和TensorFlow的一些体会,在文章中,他从安装、使用、文件、社群等方面简单对比了这两种框架。
AI研习社
2018-03-19
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