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- 传统AI应用研发和部署通常将模型和‘支持工程(如解码、HTTP、预处理、后处理、运行环境)’分开研发,在部署时使用GPU部署PB或者TRT模型。这种场景下,尤其是对新应用,核心模型研发和支持工程研发会一样耗时。同时在未来的运维更迭中,算法性能和可靠性通常随开发人员水平变得参差不齐,影响上线效率。ModelBox+Mindspore可以有效解决上述痛点,帮助用户高效、高质量开发AI应用。 传统AI应用研发和部署通常将模型和‘支持工程(如解码、HTTP、预处理、后处理、运行环境)’分开研发,在部署时使用GPU部署PB或者TRT模型。这种场景下,尤其是对新应用,核心模型研发和支持工程研发会一样耗时。同时在未来的运维更迭中,算法性能和可靠性通常随开发人员水平变得参差不齐,影响上线效率。ModelBox+Mindspore可以有效解决上述痛点,帮助用户高效、高质量开发AI应用。
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