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❤️专栏：模型部署-环境搭建❤️ 一文读懂
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📔 模型推理框架 【Intel的OpenVINO -- CPU】
可以轻松的将预训练模型在Intel的CPU上快速部署起来
📕 模型推理框架 【Nvidia的TensorRT -- GPU - 也支持 CPU】
NVIDIA TensorRT™ 是用于高性能深度学习推理的 SDK。此 SDK 包含深度学习推理优化器和运行时环境，可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。
📗 腾讯 ncnn【移动端部署】
ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架 【在腾讯系 App 有实例应用】
📘 阿里 MNN【移动端部署】
MNN 是一个高效轻量级的深度学习框架。 支持深度学习模型的推理和训练，在端端推理和训练方面具有行业领先的性能 【在阿里系 App 有实例应用】
从热度上来说 和 ncnn 差一大截儿 【不吹不黑】
📙 华为 MindSpore 【 深度学习框架 】
MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架 【受限于平台、热度不是那么高】
还是希望 华为 越来越好，早日走出困境
📜 百度 PaddlePaddle【服务器端 | 移动端 皆可】
产业级深度学习框架 【百度 PaddlePaddle 得益于 百度学习团队的大力推广，值得支持】
- 为了推广国产深度学习框架，李哥也是很用心了
💬 简单总结
- 国内传统四巨头，均开源自家的 深度学习推理部署框架
- 也都基本做到各种主流模型【TensorFlow、pyTorch 】等模型转换、优化加速、部署端支持
- 结合 业务选择，理顺学通 各个框架成为 模型部署端 打工人必备技能
👋 不得不夸的YOLOX
除了模型指标的突破创新，更重要的是，工业界各种主流部署教程，官方也已经写的很清晰了
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