没有个万字长文,都没法把这个问题讲明白。
就讲个怎么搭建ResNet18模型,早前学习的AI图像分类服务项目。
部署一个ResNet18图像分类服务,每天处理100万张图片。
这里就涉及了AI系统设计的方方面面。
ResNet18虽然是个相对简单的模型(仅11M参数),但要让它高效服务百万用户,需要考虑硬件选择、训练优化、推理加速和稳定部署等多个维度。
每个环节的优化都会影响最终的性能表现。
比如,选择V100还是A100 GPU?使用FP16还是IN…。
为什么openai的sdk只提供了python和js两个版本?
做个web服务器,gin框架和go-zero怎么选?
新买了一台nas,第一个月下载20t+,上传5+,不会被网警盯上吧?
广西桂军真的很厉害吗?
当量子计算机能预测人类选择,自由意志是否沦为算法的注脚?
中国大陆的苹果手机被阉割了哪些部分?