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深度學(xué)習模型在云服務(wù)器中的高效部署與應用
本研究探討了如何將深度學(xué)習模型有效地遷移到云服務(wù)器上進(jìn)行運行，通過(guò)分析和比較不同遷移方案的優(yōu)劣，我們提出了一種基于容器化的解決方案，能夠在保證性能的同時(shí)實(shí)現快速部署，我們還討論了模型壓縮、量化等技術(shù)的應用，以進(jìn)一步提升模型在云環(huán)境下的計算效率，該方法已在多個(gè)實(shí)際項目中得到驗證，并取得了顯著(zhù)的效果，本...
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