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推理系统
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推理就是在训练好的模型结构和参数基础上,执行前向传播得到模型输出的过程。相对于训练而言,推理不涉及梯度和损失优化。推理的最终目标是将训练好的模型部署生产环境中,真正让
AI
能够运用起来。推理引擎可以将深度学习模型部署到云(Cloud)端或者边缘(Edge)端,并服务用户的请求。模型训练过程好比是传统软件工程中的代码开发的过程,而开发完的代码势必要打包,部署给用户使用,那么推理系统就负责应对模型部署的生命周期中遇到的挑战和问题。
希望这个系列能够给大家、朋友们带来一些些帮助,也希望自己能够继续坚持完成所有内容哈!
**内容大纲**
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| 大纲 | 小节 | 链接 |
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| 推理系统 | 01 内容介绍 | `PPT <./01. |
| | | introduction.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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| 推理系统 | 02 什么是推理系统 | `PPT <./02 |
| | | .constraints.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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| 推理系统 | 03 推理流程全景 | `PPT <. |
| | | /03.workflow.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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| 推理系统 | 04 推理系统架构 | `PPT |
| | | <./04.system.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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| 推理系统 | 05(上) 推理引擎架构 | `PPT <./ |
| | | 05.inference.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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| 推理系统 | 05(下) 推理引擎架构 | `PPT <./06. |
| | | architecture.pdf>`__, |
| | | `视频 `__ |
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:maxdepth: 2
01.introduction
02.constraints
03.workflow
04.system
05.inference
06.architecture