一堂課解決你所有

深度學(xué)習(xí)APP開(kāi)發(fā)問(wèn)題

<<  滑動(dòng)查看下一張圖片  >>

掃描下方二維碼

立即報(bào)名加入技術(shù)交流群

“端側(cè) AI 部署月”精彩內(nèi)容搶先看

??

JavaScript在小程序和

網(wǎng)頁(yè)前端部署詳解

<<  滑動(dòng)查看下一張圖片  >>

使用BML五分鐘實(shí)現(xiàn)

模型壓縮及部署

<<  滑動(dòng)查看下一張圖片  >>

服務(wù)器上的部署，往往需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接來(lái)傳輸數(shù)據(jù)，因而帶來(lái)了更大的網(wǎng)絡(luò)延時(shí)。讓AI模型在本地硬件上執(zhí)行推理，不僅可以降低因網(wǎng)絡(luò)延時(shí)帶來(lái)的問(wèn)題，而且還能夠讓用戶(hù)的數(shù)據(jù)保存在本地，避免了數(shù)據(jù)隱私相關(guān)的問(wèn)題。不同于服務(wù)器上的硬件，端上硬件往往計(jì)算資源和內(nèi)存資源比較有限，如何充分利用硬件資源，并實(shí)現(xiàn)快速推理，是衡量AI推理引擎的重要考量因素。【端側(cè)部署系列】就來(lái)和大家聊聊如何適配硬件并將AI模型快速部署在端側(cè)上，滿(mǎn)足大家不同場(chǎng)景的應(yīng)用需求。

掃描二維碼報(bào)名，參與系列學(xué)習(xí)