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使用Modelbox+Mindspore+昇腾芯片部署OCR推理应用，最高可节约75%资源！
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。
MindSpore ModelBox OCR 昇腾
作者小头像 叶工 2023-05-22 17:25:13
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2023-05-22 17:25:13
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工程应用中数据库性能优化经验小结
现阶段交付的算法产品，绝大多数涉及到数据库的使用。它承载的内容包括：用户权限管理、数据集信息、异步推论的结果、个性化配置等等。在OCR场景下，数据集体量通常较大（一个数据集几十万张图片），而数据库往往部署在客户共享数据库中（同时运行大量其他业务），甚至只能和算法镜像共享同一台服务器，因此在后台研发中尤其要关心数据库性能瓶颈。
AI开发平台ModelArts OCR SQL 弹性云服务器 ECS 数据库
作者小头像 叶工 2023-05-22 15:31:02
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