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文檔簡介

計算機視覺模型部署計算機視覺模型應用課堂導入模型的部署方式本地部署邊緣設備部署項目描述在訓練完深度學習模型之后，該如何快速實現模型的落地部署呢？首先應該針對不同場景的需求，選擇對應的部署方式進行部署，部署完成之后對其進行測試驗證。首先是模型的應用場景，根據應用場景就可以獲取到對應的性能等要求。應用場景基于網絡基于CPU離線線上基于GPU服務端部署輕量級服務化PaddleLiteOpenVINO樹莓派部署邊緣設備部署百度PaddleX項目描述百度PaddleX針對模型部署推出了各種部署方法，如輕量級服務化部署、服務端部署、邊緣設備部署、PaddleLite移動端部署、OpenVINO部署以及樹莓派部署，同時針對不同的部署方式，對于部署的模型要求以及系統環(huán)境要求都有所不同，需要根據不同的部署方式對模型進行轉換，對環(huán)境進行編譯等操作，部署完成之后需要對模型進行預測測試。項目描述對于本次項目案例，將把前面訓練好的垃圾分類模型導出為部署格式，將其保存到指定路徑下，使用單張圖片實現對模型的預測，若擁有邊緣設備也可將模型部署到邊緣設備上，需要經過以下步驟：邊緣設備深度學習應用案例當今的社會到處都有人工智能的影子，通過將深度學習模型部署到邊緣設備上，實現在不同場景的應用，以下為深度學習模型部署到邊緣設備在不同場景下的應用。消防設備報警

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