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- tensorflow 工程應用 內容精選 換一換
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個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等,大量的開發(fā)者基于主流AI引擎,開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。 4.評估模型來自:百科來自:百科
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例如程序狀態(tài)的恢復,變量或者配置文件的重新初始化,相關庫和框架的啟動。具體來講,在機器學習應用中,TensorFlow框架的啟動過程往往需要花費數(shù)秒,即使實例運行時環(huán)境的啟動時間再短,應用整體的冷啟動時延對用戶而言依然是無法接受的(注:通常大于200ms的時延可被用戶察覺)。在這來自:百科Serverless Container(無服務器容器)引擎,讓您無需創(chuàng)建和管理服務器集群即可直接運行容器。 了解詳情 什么是云容器實例-開發(fā)指南 云容器實例(Cloud Container Instance, CCI)服務提供 ServerlessContainer(無服務器容器)引擎,讓您無需創(chuàng)建和管理服務器集群即可直接運行容器。來自:專題
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