没有个万字长文,都没法把这个问题讲明白。
就讲个怎么搭建ResNet18模型,早前学习的AI图像分类服务项目。
部署一个ResNet18图像分类服务,每天处理100万张图片。
这里就涉及了AI系统设计的方方面面。
ResNet18虽然是个相对简单的模型(仅11M参数),但要让它高效服务百万用户,需要考虑硬件选择、训练优化、推理加速和稳定部署等多个维度。
每个环节的优化都会影响最终的性能表现。
比如,选择V100还是A100 GPU?使用FP16还是IN…。
不太可能,顶多就半壁江山! 两个盘的***都很足! 来都来了...
catia∶什么?嫌弃我贵?操作反人类?没有新手指引?等等,...
有, 而且很高质量! (辛苦整理全是收藏,没有关注点赞和评论...
看了这个问题下的高赞(比如那个傅里叶)简直就是文亡日(目)们...
最新自研 tauri2.0+vue3.6+deepseek+...
嘿,兄弟们!今天你焦虑了吗? 反正我朋友圈的 JS 开发者群...
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