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- 模型部署介绍当我们通过深度学习完成模型训练后,有时希望能将模型落地于生产,能开发API接口被终端调用,这就涉及了模型的部署工作。Modelarts支持对tensorflow,mxnet,pytorch等模型的部署和在线预测,这里老山介绍下tensorflow的模型部署。模型部署的工作实际上是将模型预测函数搬到了线上,通常一个典型的模型预测流程如下图所示:模型部署时,我们需要做的事情如下:用户... 模型部署介绍当我们通过深度学习完成模型训练后,有时希望能将模型落地于生产,能开发API接口被终端调用,这就涉及了模型的部署工作。Modelarts支持对tensorflow,mxnet,pytorch等模型的部署和在线预测,这里老山介绍下tensorflow的模型部署。模型部署的工作实际上是将模型预测函数搬到了线上,通常一个典型的模型预测流程如下图所示:模型部署时,我们需要做的事情如下:用户...
- 在modelarts上使用notebook上使用evs空间默认大小是5G,能满足大部分文本和图片训练模型的需求。如果训练数据稍微超过这个限额,可以适当的扩增下空间。但如果训练对象是视频,或是实际生成过程中的海量数据,这个空间就显得小了,这时候扩增evs空间就显得很不经济了。最近老山便碰到这样的案例,客户的训练数据大约在1T的量级,在obs上存储的数据结构大概如下图所示。your-obs-na... 在modelarts上使用notebook上使用evs空间默认大小是5G,能满足大部分文本和图片训练模型的需求。如果训练数据稍微超过这个限额,可以适当的扩增下空间。但如果训练对象是视频,或是实际生成过程中的海量数据,这个空间就显得小了,这时候扩增evs空间就显得很不经济了。最近老山便碰到这样的案例,客户的训练数据大约在1T的量级,在obs上存储的数据结构大概如下图所示。your-obs-na...
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- 目标: 实现一段根据视频计算得到rgb.npy和flow.npy的代码,并跑通I3D模型对新视频的动作识别预测视频动作识别是指对一小段视频中的内容进行分析,判断视频中的人物做了哪种动作。视频动作识别与图像领域的图像识别,既有联系又有区别,图像识别是对一张静态图片进行识别,而视频动作识别不仅要考察每张图片的静态内容,还要考察不同图片静态内容之间的时空关系。比如一个人扶着一扇半开的门,仅凭这一张... 目标: 实现一段根据视频计算得到rgb.npy和flow.npy的代码,并跑通I3D模型对新视频的动作识别预测视频动作识别是指对一小段视频中的内容进行分析,判断视频中的人物做了哪种动作。视频动作识别与图像领域的图像识别,既有联系又有区别,图像识别是对一张静态图片进行识别,而视频动作识别不仅要考察每张图片的静态内容,还要考察不同图片静态内容之间的时空关系。比如一个人扶着一扇半开的门,仅凭这一张...
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