推理就是在训练好的模型结构和参数基础上,执行前向传播得到模型输出的过程。相对于训练而言,推理不涉及梯度和损失优化。推理的最终目标是将训练好的模型部署生产环境中,真正让 AI 能够运用起来。推理引擎可以将深度学习模型部署到云(Cloud)端或者边缘(Edge)端,并服务用户的请求。模型训练过程好比是传统软件工程中的代码开发的过程,而开发完的代码势必要打包,部署给用户使用,那么推理系统就负责应对模型部署的生命周期中遇到的挑战和问题。
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名称 | 内容 | 资源 | 备注 |
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推理系统 | 01 内容介绍 | slide, video | |
推理系统 | 02 什么是推理系统 | slide, video | |
推理系统 | 03 推理流程全景 | slide, video | |
推理系统 | 04 推理系统架构 | slide, video | |
推理系统 | 05(上) 推理引擎架构 | slide, video | |
推理系统 | 05(下) 推理引擎架构 | slide, video |