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    深度学习模型部署框架GraphPipe

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      nvkuanghan8 最后由 编辑

      GraphPipe 是甲骨文开源的通用深度学习模型部署框架。官方对 GraphPipe 的定义为,这是一种协议和软件集合,旨在简化机器学习模型部署并将其与特定于框架的模型实现分离。

      甲骨文表示,这一新工具可提供跨深度学习框架的模型通用 API、开箱即用的部署方案以及强大的性能。

      GraphPipe 为在网络上传递张量数据(tensor data)提供了一个标准、高性能的协议,以及提供了客户端和服务器的简单实现,因而使得从任何框架部署和查询机器学习模型变得轻而易举。GraphPipe 的高性能服务器支持 TensorFlow、PyTorch、MXNet、CNTK 和 Caffe2。

      GraphPipe 功能特性:基于 flatbuffers 的极简机器学习传输规范;适用于 Tensorflow,Caffe2 和 ONNX 的简单高效参考模型服务器(reference model servers);Go,Python 和 Java 的高效客户端实现

      项目地址: https://github.com/oracle/graphpipedc01ba7b-e711-4f0f-bf20-6950943c31f6-image.png

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