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飞桨模型部署至docker并使用FastAPI调用(三)-API部署
已阅: 44 飞桨模型部署至docker并使用FastAPI调用本地 get 调用 fastapi中间的调错和测试省略了,只展示最终结果,毕竟环境会骗你,代码不会。运行 startup.py,并访问 http://127.0.0.1:8000/,终端输出如下: INFO: Will watch for changes in these directories: ['/root/code'] INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) INFO: Started reloader process [2……飞桨模型部署至docker并使用FastAPI调用(二)-环境配置与模型部署
已阅: 35 飞桨模型部署至docker并使用FastAPI调用PDRS 环境配置安装 numpy:pip install numpy安装 PDRS (PaddleRS):具体过程见官方文档。下载源码到本地并解压,拖动到 vscode 中 进入 PDRS 文件夹,安装 requirements.txt:pip install -r requirements.txt安装 pycocotools 报错。更新 apt:apt-get update 安装 GCC:apt-get install -y gcc 再次安装 requirements.txt:pip install -r req……横向记录demo-数据生成/模型训练/模型部署/云API
已阅: 18 没空就写个demo企业提供:约A张正样本,与B张负样本 需求:具备安全性的正负样本分类API负样本生成:目的:获得模型训练所需的负样本(B极小,是A的‰级别)。 过程:观察负样本与正确样本的区别。 对正样本进行图像处理以生成负样本。结果:生成约C张负样本。 痛点:真实负样本获得成本高。模型训练:目的:获得推理模型,及其所需配置,并防止源代码泄露给企业 过程:使用企业提供的……
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评论于 MMDet实例分割loss_rpn_bbox为nan但其它loss正常的解决