给我推荐20个比较流行的部署深度学习模型的工具
时间: 2023-02-09 20:38:15 浏览: 89
1. TensorFlow Serving
2. Apache MXNet Model Server
3. NVIDIA TensorRT
4. PyTorch Serving
5. ONNX Runtime
6. Flutter
7. TensorFlow.js
8. Deep Learning Platform
9. Seldon
10. Neuromation
11. TensorFlow Lite
12. Polyaxon
13. Kubeflow
14. Fiddler
15. OpenVINO
16. H2O.ai
17. PredictionIO
18. MLflow
19. BigDL
20. Clipper
相关问题
比较流行的部署深度学习模型的方法有哪些?
比较流行的部署深度学习模型的方法有:
1. 将模型打包成 RESTful API 接口,可以使用 Flask、Django 等 web 框架来实现。
2. 将模型打包成命令行工具或者本地库,可以使用 Python 的 setuptools 库来实现。
3. 将模型打包成 Docker 镜像,可以使用 Docker 来实现。
4. 将模型部署在云平台上,可以使用 Google Cloud Platform、Amazon Web Services 等云平台来实现。
5. 将模型部署在移动设备上,可以使用 TensorFlow Lite、Core ML 等工具来实现。
我想将我的深度学习算法(pytorch框架)包装成可用的平台,你推荐什么工具/开发语言
如果你想将你的深度学习算法封装成可用的平台,可以考虑使用以下工具和开发语言:
1. Flask或Django:这两个Python web框架可以用来搭建Web服务器,用于接收用户请求并返回响应结果。你可以将你的深度学习算法封装成RESTful API,通过Web接口提供服务。
2. PyTorch Lightning:这是一个基于PyTorch的深度学习框架,提供了许多高级功能,如分布式训练、自动化训练循环等。它可以帮助你更快地构建和训练模型,并提供了许多内置的可用于生产环境的API。
3. Docker:这是一个流行的容器化工具,可以将你的深度学习算法封装在一个容器中,并在任何环境中运行。使用Docker可以保证你的算法在不同环境中的可移植性和一致性。
4. Kubernetes:这是一个容器编排工具,可用于自动化管理和部署容器化应用程序。使用Kubernetes可以轻松扩展你的深度学习平台,并确保高可用性和弹性。
总之,以上工具和开发语言都可以用于将你的深度学习算法封装成可用的平台,具体选择取决于你的需求和技术水平。
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