深度学习模型到底该怎么部署?这些资料可以帮到你!

2019 年 1 月 3 日 专知

【导读】深度学习模型到底该怎么部署?怎么上线才能保证产品稳定可靠?PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet,各种深度学习框架的部署方式是什么?小编搜集到许多资料,希望可以帮到你。


【PyTorch 篇】

  1. 通过Flask 部署

    http://t.cn/EG7Bj7J 

  2. 通过Clipper部署

    http://clipper.ai/

  3. 通过AWS Lambda部署

    http://t.cn/R1ehRv8

  4. 通过Now Zeit部署

    https://zeit.co/now

  5. 通过EuclidesDB部署

    http://t.cn/EG7rcZo

  6. 通过WebDNN部署

    http://t.cn/RSfE5r6

  7. 通过IOS的CoreML部署到手机

    https://attardi.org/pytorch-and-coreml

  8. 通过PyTorch JIT部署到NodeJS

    http://t.cn/EG7d7qs

  9. 通过ONNX转换到Caffe2部署

    http://t.cn/EG7dlDa

  10. 通过直接调用PyTorch C++接口

    http://t.cn/EG7dJz8


【Tensorflow 篇】

  1. 通过Flask部署

    http://t.cn/EG7eJLj

  2. 通过Tensorflow Serving 部署 

    http://t.cn/EG7eCm5

  3. 通过Tensorflow C++接口部署 

    http://t.cn/EG7eYgs

  4. 通过Tensorflow JS 部署 

    https://js.tensorflow.org/


【Keras 篇】

  1. 通过Flask部署 

    http://t.cn/E2uPoub

  2. 通过Keras C++ 部署 

    http://t.cn/RfIwtLI

  3. 通过Keras.js 部署 

    http://t.cn/EG7FCBt

  4. 通过Tensorflow serving 部署 

    http://t.cn/EG7szsG


【MXNet 篇】

  1. 通过MXNet sever部署 

    http://t.cn/RQR12nv

  2. 通过AWS SageMaker 部署 

    http://t.cn/EGzv0jt

  3. 通过 MXNet C++ 部署 

    http://t.cn/EGzPLeB


-END-

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