稀土掘金 稀土掘金
    • 首页
    • AI Coding
    • 数据标注 NEW
    • 沸点
    • 课程
    • 直播
    • 活动
    • APP
      插件
      • 搜索历史 清空
        • 写文章
        • 发沸点
        • 写笔记
        • 写代码
        • 草稿箱
        创作灵感 查看更多
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
0 /100
设计
订阅
avatar
larrystd
更多收藏集

微信扫码分享

微信
新浪微博
QQ

3篇文章 · 0订阅
  • 使用bRPC和ONNX Runtime把BERT模型服务化
    在上文中,我们将BERT的Pytorch模型转换成ONNX模型,并使用onnxruntime完成了python版的ONNX模型预测。今天我们来把预测搬到C++版本的bRPC服务上,模拟一下模型的部署。
    • 果冻虾仁
    • 3年前
    • 2.2k
    • 1
    • 评论
    后端 机器学习 NLP
    使用bRPC和ONNX Runtime把BERT模型服务化
  • 实现业务幂等性的常用方案!
    文章首发到公众号:月伴飞鱼 文章内容收录到个人网站,方便阅读:http://hardyfish.top/ 文章内容收录到个人网站,方便阅读:http://hardyfish.top/ 资料分享 重复请
    • 程序员飞鱼
    • 1年前
    • 2.9k
    • 97
    • 5
    后端 面试 Java
  • 本地缓存+分布式缓存多级结构如何协同工作?如何保持一致性?
    一、多级缓存协同工作逻辑 多级缓存(本地缓存+分布式缓存)通过“层层拦截请求”降低分布式缓存压力,核心流程如下: 1.优先查本地缓存:应用进程优先读取本地缓存
    • 似水流年流不尽思念
    • 4月前
    • 126
    • 1
    • 评论
    面试 后端
    本地缓存+分布式缓存多级结构如何协同工作?如何保持一致性?