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2月 10, 2020
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Dong Daxiang
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# Paddle Serving
Paddle Serving是PaddlePaddle的在线预估服务框架,能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。当前Paddle Serving以支持PaddlePaddle训练的模型为主,可以与Paddle训练框架联合使用,快速部署预估服务。Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计,一些常见的功能包括多模型管理、模型热加载、基于
[
Baidu-rpc
](
https://github.com/apache/incubator-brpc
)
的高并发低延迟响应能力、在线模型A/B实验等。与Paddle训练框架
想
配合的API可以使用户在训练与远程部署之间无缝过度,提升深度学习模型的落地效率。
Paddle Serving是PaddlePaddle的在线预估服务框架,能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。当前Paddle Serving以支持PaddlePaddle训练的模型为主,可以与Paddle训练框架联合使用,快速部署预估服务。Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计,一些常见的功能包括多模型管理、模型热加载、基于
[
Baidu-rpc
](
https://github.com/apache/incubator-brpc
)
的高并发低延迟响应能力、在线模型A/B实验等。与Paddle训练框架
互相
配合的API可以使用户在训练与远程部署之间无缝过度,提升深度学习模型的落地效率。
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