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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。
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叶工
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
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SQL
弹性云服务器 ECS
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叶工
2023-05-22 15:31:02
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