目录 前言代码分析Main入口网络构建（build）阶段网络推理(infer) 阶段释放资源前言TensorRT 的”hello world“ 程序sampleMNIST是众多TensorRT初学者很好的起点，本文旨在详细分析sampleMNIST的代码，从实践出发帮助理解TensorRT的相关概念、与cuda的关系、以及核心API的使用。 代码分析samp
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2024-01-14 15:00:50
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## PyTorch模型部署到TensorRT的完整教程
在深度学习领域，模型的高效部署是非常重要的一步，特别是在需要高性能推理时。TensorRT是NVIDIA提供的一款高性能深度学习推理优化工具，能够帮助我们从PyTorch模型中获得更快的推理速度。在本教程中，我将逐步指导你完成从PyTorch模型到TensorRT部署的整个流程。
### 整体流程
首先，我们需要明确整个流程的步骤。以
原创
2024-10-02 06:38:07
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TensorRT，由NVIDIA精心打造，是一款专为深度学习推理任务设计的高效优化工具。它能够显著降低应用的延迟同时提升处理速度，是大规模数据中心、嵌入式设备以及自动驾驶技术等领域推理加速的理想选择。TensorRT的兼容性广泛，支持包括TensorFlow、Caffe、Mxnet和Pytorch在 ...
卷积神经网络import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers,Sequential,losses,optimizers,datasets1.卷积层的实现在 TensorFlow 中，既可以通过自定义权值的底层实现方式搭建神经网络，也可以直接调用现成的卷积层类的高层方式快速
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2023-11-19 08:57:28
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试题说明
基于THUCNews数据集的文本分类， THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档，参赛者需要根据新闻标题的内容用算法来判断该新闻属于哪一类别。
数据说明
THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。在原始新
今天我们要开发一个用来识别垃圾短信(邮件)的NLP机器学习模型,并将其部署在Flask的Web平台上，我们的NLP机器学习系统的开发过程是这样的:1.线下训练模型-->2.将模型部署成一个web服务-->3.线上实现预测。开发一个NLP模型，并在线下完成训练将训练好的模型部署成一个web服务在线供用户使用当我们开发好一个机器学习模型后,如何来部署这模型,如何让其他用户方便的使用它呢？目
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2023-08-30 13:21:42
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在上一篇文章《AI模型部署 | onnxruntime部署YOLOv8分割模型详细教程》中我介绍了如何使用onnxruntime框架来部署。每个目标
原创
2024-07-31 10:57:51
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前言近年来，无监督文本的深度神经网络预训练模型提升了各个 NLP 任务的效果。早期的工作聚焦于上下文无关的词向量建模，而之后提出的 Cove，ELMo，GPT 等模型，构建了语句级的语义表示。Google 近期提出的 BERT模型，通过预测屏蔽的词，利用 Transformer 的多层 self-attention 双向建模能力，取得了更好的效果。而无论是稍早提出的 Cove、Elmo
## NLP模型部署：从训练到应用
自然语言处理（NLP）作为一种重要的人工智能技术，已经在我们的日常生活中得到了广泛应用。随着NLP模型的不断进步和成熟，合理地将这些模型部署到生产环境中变得极为重要。本文将探讨NLP模型的部署过程以及其中的关键技术。
### 什么是NLP模型部署？
NLP模型部署是将训练好的NLP模型集成到实际应用程序中的过程。这包括将模型转化为可供使用的格式、设置API
原创
2024-09-08 03:39:03
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探索NLP模型的未来：Happy-zyy/NLP-Model去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在人工智能领域中，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是不可或缺的一环，它赋予了机器理解、生成和解析人类语言的能力。 是一个专注于NLP模型开发与应用的开源项目，致力于为开发者提供易用且高效的解决方案。项目简介该项目由Happy-z
在前面所有的模型训练和预测中，我们训练好的模型都是直接通过控制台或者 Jupyter Notebook 来进行预测和交互的，在一个系统或者项目中使用这种方式显然不可能，那在 Web 应用中如何使用我们训练好的模型呢？本文将通过以下四个方面对该问题进行讲解：微服务架构简介；模型的持久化与加载方式；Flask 和 Bottle 微服务框架；Tensorflow Serving 模型部署和
在我们使用bert预分类模型微调之后（可以参考我前面写的文章），需要对项目进行支持，那就需要分类模型落地提供服务，这篇文章介绍python调用bert模型，提供服务。 参考：https://github.com/xmxoxo/BERT-train2deploy 在后期部署的时候，需要一个label2id的字典，所以要在训练的时候就保存起来，在convert_single_example这个方法里增
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2023-07-08 11:37:13
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cudatoolkit和cudnn一样可以正常跑深度学习，我觉得这是最简单的方法了，比后面在系统中独立安装CUDA和cuDNN省事的多多多多，下面来看具体的步骤（需要提前安装好Anaconda工具）： 0.查看tensorflow所需的CUDA、cuDNN环境： &
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2024-05-13 21:05:31
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2023-09-25 08:50:34
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NLP-分词综述一、什么是分词？二、为什么要分词1、将复杂问题转化为数学问题2. 词是⼀个⽐较合适的粒度3. 深度学习时代，部分任务中也可以「分字」三、中英⽂分词的3个典型区别1.分词⽅式不同，中⽂更难2.英⽂单词有多种形态3.中⽂分词需要考虑粒度问题四、中⽂分词的3⼤难点五、3种典型的分词⽅法六、分词⼯具1.中文分词⼯具2.英文分词⼯具 一、什么是分词？分词是 ⾃然语⾔理解 - NLP 的重要
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2023-07-31 22:30:27
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ELMo和GPT认识ELMO模型本质: Embeddings from Language Models.解决的问题: 多义词的问题结构图结构:最下层是embedding层中间是双向的LSTM最上层是词向量表征 2L+1 L —> 层数ELMo的预训练过程第一个阶段: 预训练语言模型第二个阶段: 根据下游任务, 去动态调整word embedding的向量表示,然后将去融入到之前的向量中, 就
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2023-09-19 10:52:19
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从上面的文章可以知道Smartbi的NLA有强大的对话式分析、语音控制大屏、仪表盘智能问答的功能，他可以让你的工作走向智能化，提高工作效率。下面从Linux的角度讲讲怎么部署NLA自然语言分析。安装前准备1.联系 Smartbi官方支持 获取自然语言分析的安装包“nla-setup.zip”。2.在进行部署前，请先参考上篇文章《NLA安装部署详细讲解（一）——NLA自然语言分析的环境部署》进行检查
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2024-05-29 20:39:23
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我在是在多线程中出现了这
原创
2022-08-11 10:25:56
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何通过“PaddleServing”来部署自然语言处理（NLP）模型。PaddleServing 是一款轻量级、高性能的在线推理服务框架，适用于大规模的深度学习模型部署，为使模型能够高效服务于生产环境，PaddleServing 依赖于良好的环境准备和系统配置。
### 环境准备
在开始之前，确保您的环境符合以下软硬件要求：
- **硬件要求**：
- 处理
百度的“2020语言与智能技术竞赛”开赛了，今年有五个赛道，分别是机器阅读理解、推荐任务对话、语义解析、关系抽取、事件抽取。每个赛道中，主办方都给出了基于PaddlePaddle的baseline模型，这里笔者也基于bert4keras给出其中三个赛道的个人baseline。思路简析这里简单分析一下这三个赛道的任务特点以及对应的baseline设计。阅读理解样本示例：{
"context"
