标签：AI模型部署
Core ML模型拼接技术：WWDC24上的创新与优化
在WWDC24上，Apple展示了通过Core ML在设备上部署机器学习和AI模型的最新方法，重点介绍了模型拼接技术及其在优化速度和内存性能方面的应用。本文将深入探讨...
异步预测：FPGA与AI协同的视觉处理新范式
本文探讨了异步预测技术在FPGA SOC双目视觉处理系统中的应用，深入分析了其架构设计、性能优化及AI模型部署的创新方法，为智能驾驶、工业检测等领域提供了高...
NVIDIA TAO工具包与NXP边缘设备的融合：加速AI部署的新里程碑
NXP半导体与英伟达合作，将NVIDIA TAO工具包集成到NXP的边缘处理设备中，加速人工智能的部署。开发人员可通过NXP的eIQ®机器学习开发环境在边缘设备上部署经NV...
TensorFlow与MLOps：推动AI模型开发与部署的未来
本文探讨了TensorFlow在MLOps中的应用，分析了MLOps如何通过自动化流程提升机器学习模型的开发与部署效率，并展望了其在未来AI领域的重要作用。
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