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如何在Jetson硬件上更好地部署AI模型?

AI應(yīng)用的部署正逐漸從服務(wù)器端走向移動(dòng)終和邊緣端，覆蓋了包括安防、交通、醫(yī)療、巡檢等等多個(gè)行業(yè)。服務(wù)器上的部署，往往需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接來(lái)傳輸數(shù)據(jù)，因而帶來(lái)了更大的網(wǎng)絡(luò)延時(shí)。讓AI模型在本地硬件上執(zhí)行推理，不僅可以降低因網(wǎng)絡(luò)延時(shí)帶來(lái)的問(wèn)題，而且還能夠讓用戶(hù)的數(shù)據(jù)保存在本地，避免了數(shù)據(jù)隱私相關(guān)的問(wèn)題。

英偉達(dá)的Jetson系列硬件，依托GPU算力，是專(zhuān)門(mén)為端上部署而推出的硬件，在市場(chǎng)上實(shí)現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用。該產(chǎn)品包括Jetson Nano，TX2，Xavier，NX多個(gè)系列，滿(mǎn)足了端上部署對(duì)算力的各種需求。

不同于服務(wù)器上的硬件，端上硬件往往計(jì)算資源和內(nèi)存資源比較有限，如何充分利用硬件資源，并實(shí)現(xiàn)快速推理，是衡量AI推理引擎的重要考量因素。

具體到Jetson硬件，往往需要結(jié)合英偉達(dá)的TensorRT加速庫(kù)，才能夠?qū)崿F(xiàn)最高速的推理性能。

飛槳作為國(guó)內(nèi)首個(gè)功能完備的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，在端側(cè)AI模型部署上，提供了一系列的產(chǎn)品，滿(mǎn)足用戶(hù)的不同場(chǎng)景的部署需求。

對(duì)于英偉達(dá)的Jetson硬件，飛槳的原生推理庫(kù)Paddle Inference能夠無(wú)縫對(duì)接飛槳框架，支持飛槳的開(kāi)發(fā)套件，實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的即訓(xùn)即用，而且還能夠結(jié)合TensorRT，實(shí)現(xiàn)對(duì)硬件算力的充分利用。同時(shí)，在端側(cè)還可以結(jié)合模型壓縮工具PaddleSlim，利用量化訓(xùn)練、剪枝、蒸餾等方法，實(shí)現(xiàn)模型的性能進(jìn)一步加速。

我們還會(huì)分享內(nèi)存優(yōu)化，預(yù)測(cè)庫(kù)裁減等秘訣，教大家如何有效利用有限的端側(cè)計(jì)算資源。除此之外，我們還會(huì)為大家講解如何通過(guò)Paddle Inference + Jeston實(shí)現(xiàn)Paddle各種開(kāi)發(fā)套件SOTA模型的部署。

那么對(duì)于有集成功能要求的伙伴們，我們還有飛槳企業(yè)版BML全功能AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，在本次的系列課程中，也有針對(duì)BML開(kāi)發(fā)部署實(shí)戰(zhàn)的專(zhuān)場(chǎng)課程，從端側(cè)部署難點(diǎn)入手，圍繞垃圾分類(lèi)這一實(shí)用項(xiàng)目，對(duì)模型邊緣部署技術(shù)原理和部署詳細(xì)流程進(jìn)行深入講解與實(shí)戰(zhàn)演示，教你如何快速實(shí)現(xiàn)模型壓縮及部署，打通模型訓(xùn)練到端部署開(kāi)發(fā)全流程。

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