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机器学习模型部署指南:本地、Docker、云端三种方式对比

时间:2025-05-12 07:51来源: 作者:admin 点击: 20 次
文章浏览阅读1.5k次,点赞15次,收藏24次。模型部署是指将训练好的机器学习模型集成到应用程序或服务中,使其能够处理实际数据并返回预测结果。_docker部署和本地部署什么差别

这是吴恩达老师在DeepLearningAI上的课程,《生产系统中的机器学习》第一个不记分实验的学习记录。这学期有老师推荐了这门课,听了一下果断付费了,因为现在比较权威的、跟生产联系紧密的机器学习或者是深度学习的课程并不多,这一系列课的质量很高,听下来收获也很多。为了push自己保持学习,我会把所有实验过程都总结记录,第一个是关于模型部署。 不计分实验Part01 - 部署一个机器学习模型 部署预先训练好的计算机视觉模型YOLO v3。步骤如下: 检查用于目标检测的图片数据集; 看一看模型本身; 使用fa

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