英特尔OpenVINO工具套件快速构建一款AI应用之体验笔记
【摘要】 模型部署、课程笔记
首先和大家说明一下,这是一个体验课程笔记
本文记录、博主学习该课程前两个章节内容的笔记心得
声明:本文禁止转载、感谢理解与支持
- 文末有课程链接
- 这个课程、博主会一边学习、一边撰写更多笔记类教程
- 对 模型部署之转换-加速-封装 有兴趣的小伙伴记得关注墨理
首先帮助大家初步了解 AI 部署框架 英特尔 OpenVINO
- OpenVINO™ 是一个用于优化和部署人工智能推理的开源工具包。
- 提高计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理和其他常见任务的深度学习性能
- 使用经过TensorFlow、PyTorch等流行框架培训的模型,可以减少资源需求,并在从边缘到云端的一系列Intel®平台上高效部署
📘 英特尔® OpenVINO™工具套件高级课程
第二章学习笔记
ModelZoo 是模型仓库的意思
各大厂商、各大厂开源的 AI 库和模型、在 GitHub 上,大家都能找到类似的 AI 模型仓库
推理优化、在生产应用中、同样极其重要、属于核心知识点
以英特尔OpenVINO为平台了解模型部署的整个流水线流程
- OpenVINO的初心:可以轻松的将预训练 AI 模型在Intel的CPU上快速部署起来
- 如果想要了解目前业界的主流 模型推理部署框架可以查阅下面我的这篇文章
- 模型推理框架一览——模型部署不得不了解的罗马【一文读懂】
音频+视频的方式,呈现一个真实的 Demo 应用流程
- 课程中有较为详细的动手实验过程、鼓励大家跟着进行实操
- 就这一点来说,这个视频课程的价值,对于入门AI模型部署领域的小伙伴而言,相信必有收获
📘 模型转换、推理框架图如下
- 模型优化器主要功能:转化过程中进行压缩网络、裁剪网络、转换模型格式
- 模型转换得到中间产物:IR 格式
- 兼容支持多款深度学习框架、多种 CPU硬件平台
- 支持和提供的一些主流研究领域 AI 模型
- 包括:检测、分类、分割、识别、音频、视频、NLP 各个领域基础 AI Demo
- 这些基础功能、组件,几乎成了大部分主流 硬件厂商平台 AI 模型推理部署套件标配,都致力于推出可用性更佳、支持性更广的 AI 产品工具套件
华为AI开发平台ModelArts上手体验之旅
- 原文章如下
YOLOv3口罩检测、华为AI开发平台ModelArts上手体验之旅
- 华为AI开发平台ModelArts上手体验也很不错、推荐链接如下
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