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在 AI 应用的开发过程中,部署环节尤为关键。将训练好的模型以及多个模型之间的串联逻辑迅速且有效地整合到实际生产环境中,对于 AI 技术向可持续商业价值的转化具有深远意义。近期,PaddleX 团队发布了全新的 PaddleX 3.0-beta1版本,该版本充分考虑到部署环节的重要性,在部署方面进行了大量的功能升级。具体而言,PaddleX 3.0-beta1 在 高性能推理、服务化部署以及端侧部署 三大核心领域分别提供了适应实际需求的解决方案,致力于满足用户在多样化应用场景下的部署需求。下面,我们对这些解决方案逐一进行说明。 高性能推理 背景解读 在实际生产环境中,许多应用对部署策略的性能指标(尤其是响应速度)有着较严苛的标准,以确保系统的高效运行与用户体验的流畅性。由于深度学习模型在推理及前后处理过程中常常需要进行复杂的计算,模
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