基于Docker的模型服务部署测试 最近在进行模型服务部署时，尝试了基于Docker的方案，踩了不少坑，记录一下。 测试环境 Ubuntu 20.04 LTS Docker 20.10.7 Python 3.8 TensorFlow 2.8...

深度学习模型推理延迟优化踩坑记录 最近在优化一个BERT base模型的推理延迟，从80ms优化到25ms，分享一下踩过的坑。 问题背景 ：原模型在GPU上推理耗时80ms，无法满足实时性要求。 第一轮优化 ：量化压缩 python imp...

机器学习模型特征选择方法研究 在机器学习模型构建过程中，特征选择是提升模型性能、减少过拟合风险的关键步骤。本文通过实验对比了多种特征选择方法的效果。 实验设置 使用UCI机器学习库中的wine数据集，共178个样本，13个特征，3个类别。模...

模型部署中的资源调度优化 在机器学习模型部署过程中，合理的资源调度能够显著提升模型响应速度和系统吞吐量。本文将通过实际测试数据展示如何优化资源分配。 问题分析 假设我们有一个图像分类模型，在生产环境中需要处理并发请求。初始配置为：4核CPU...

基于Python的模型性能分析工具 在机器学习工程实践中，模型性能优化是核心环节。本文将介绍一个实用的Python性能分析工具，帮助工程师系统性地评估和优化模型表现。 核心功能 该工具主要包含三个维度：推理速度、内存占用和准确率。通过统一的...

模型服务性能基准测试报告 测试背景 为评估不同模型部署方案的性能表现，我们对主流机器学习模型推理服务进行了系统性基准测试。本次测试重点关注延迟、吞吐量和资源利用率等核心指标。 测试环境 CPU: Intel Xeon Platinum 83...

深度学习模型稀疏化效果测试 在深度学习模型优化中，稀疏化技术作为一种有效的压缩手段，能够显著减少模型参数量和计算复杂度。本文通过对比实验，评估不同稀疏化策略对ResNet50模型的性能影响。 实验设置 我们使用PyTorch 2.0框架，在...

机器学习模型在线学习算法研究 引言 在线学习算法在处理大规模数据流时展现出独特优势，本文将对比分析几种主流在线学习算法的性能表现。 实验设置 使用Friedman数据集进行实验，数据量100,000条样本，20个特征。采用以下算法进行对比：...

模型部署中的安全认证机制 在机器学习模型的工程化部署过程中，安全认证机制是保障系统稳定性和数据安全的关键环节。本文将深入探讨模型服务中常见的认证方案及其性能影响。 认证机制概述 目前主流的模型部署认证方式包括：API Key认证、JWT T...

基于TensorFlow Serving的模型优化实践 在实际生产环境中，模型推理性能直接影响用户体验和系统成本。本文将通过具体的性能测试数据，分享基于TensorFlow Serving的模型优化方案。 环境配置与基准测试 我们使用Res...