web端集成深度学习介绍

风口上的传奇 2023-01-13 00:31:03

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集体智慧编程书中所有章节的源代码，请注意代码为Python编写！

在本篇博客中，我们详细介绍了如何将深度学习模型部署到Web应用，从准备工作、模型保存、Web框架选择、API设计到最终的部署与维护。通过一步步的讲解，你将学会如何将训练好的深度学习模型转化为一个可以在互联网上提供服务的强大工具。初学者和有经验的开发者都能从中获得实用的指导和灵感。

人工智能领域迅速崛起，各大互联网公司纷纷上马AI项目。作为新一代技术的主要代表之一，深度学习技术正在不断发展壮大。对于深度学习模型的推广应用来说，如何将其部署到实际业务场景中是一个非常重要的问题。而Web开发技术正在成为企业应用开发的必备技能。因此，本文将分享一些常用的模型部署方法以及利用Web开发技术实现这些方法的具体方案。Artificial Intelligence（AI）：是指由计算机及其模拟智能行为所构成的人工智能系统的一门学科。

模型部署是指将训练好的机器学习模型或深度学习模型运行在专属的计算资源上，使模型在独立的运行环境中高效、可靠地运行，并为业务应用提供推理服务。将模型应用于实际业务中，使最终用户或系统能够利用模型的输出，从而发挥其作用。部署模型的目的是将模型应用到实际问题中，以实现预测、分类、推荐等任务，并为用户或业务提供实时的决策支持。以及将模型尽可能有效地集成到实际系统中，并确保其能够高效地运行，满足实际业务需求。

当应用场景需要集成深度学习模型进行推理时，直接在Java Web应用中集成深度学习框架可能会面临性能、兼容性等问题。为了将深度学习模型无缝集成到Java Web应用中，是一项广受认可且实用的方法。本篇文档将介绍如何将模型转换为ONNX格式，并通过ONNX Runtime Server进行部署，并通过Java Web应用调用以进行回归或预测任务。本方案的主要目标是实现以下功能：将PyTorch模型转换为ONNX格式。部署ONNX Runtime Server，加载ONNX模型并提供推理服务。

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