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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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