人工智能入门课程
第 35 课：部署到本地，避免使用套壳工具
避免套壳工具陷阱
- 套壳工具限制了定制化和控制
- 潜在的安全漏洞和性能问题
本地部署优势
- 完全控制模型和数据
- 提高安全性、隐私性和性能
- 针对特定需求进行定制
本地部署步骤
1. 安装深度学习框架
- TensorFlow、PyTorch、Keras
2. 准备数据
- 加载和预处理训练数据
3. 训练模型
- 定义模型架构、损失函数和优化器
- 训练模型
4. 部署模型
- 将训练好的模型保存为文件
- 加载模型到本地服务器或设备
5. 推理
- 将新数据馈送到模型
- 获得推理结果
本地部署工具
- TensorFlow Serving: 用途广泛的推理服务系统
- Keras REST API: 为 Keras 模型提供 RESTful API
- Flask: 轻量级的 Web 框架，可创建推理端点
范例
部署一个使用 OpenCV 进行面部检测的模型：
- 安装 OpenCV 和 TensorFlow Serving
- 训练一个使用 OpenCV 训练数据集的面部检测模型
- 部署模型到 TensorFlow Serving
- 创建一个 Flask 应用程序，使用 REST API 调用模型进行推理由此可见，通过本地部署，可以避免套壳工具的限制，获得更大的控制和灵活性。通过动手实践，可以深入了解本地部署的步骤和优势。
第35课：部署到本地
学习目标：
- 了解部署到本地的好处
- 学习本地部署的步骤
好处：
- 控制权：您可以在本地完全控制代码和数据。
- 安全：数据和模型存储在您的本地系统中，而不是云端。
- 成本：在本地部署通常比云端部署更便宜。
- 速度：本地部署可以比云端部署更快。
步骤：
1. 准备环境：确保您拥有一个装有必要的库和软件的本地环境。
2. 创建虚拟环境：创建一个虚拟环境隔离项目所需的依赖项。
3. 安装模型：将训练好的模型从云端下载到本地系统。
4. 部署软件包：创建一个软件包，其中包含模型和必要的依赖项。
5. 本地运行：在本地系统上运行软件包，部署模型并开始使用它。
注意：
- 本地部署需要了解系统管理和网络配置。
- 对于大型模型或需要高性能计算的任务，云端部署仍然是更好的选择。
实践：
1. 在本地设置一个虚拟环境。
2. 下载训练好的模型。
3. 创建一个软件包并部署模型。
4. 在本地运行模型。
课程内容：
1_学前必看-26个AI工具简介及正确的学习方法.mp4
2_学前必看-电脑配置要求：只需一台电脑即可，为何要签免责协议才能领工具？.mp4
3_AI写作-如何免费使用GPT+2个最全指令网站.mp4
4_AI写作-国内可以免费用GPT4的网站+4条测试指令让你辨别真假G.mp4
5_AI图片-如何在手机，线上，本地部署SD+3个插件让你不在愁提示词.mp4
6_Al图片-SD界面参数解析及插件的使用+如何用Rola给照片添加不.mp4
7_Al图片-如何白嫖下载各种高质量的SD大模型及Rola风格.mp4
8_Al图片-一节课学会ControlNet中最热门好用的4个工具.mp4
9_AI图片-线上商用版SD，如何给模特换不同的衣服，给衣服换不同的模.mp4
10_Al图片-无需再搭棚摄影，一键给产品做3D图片和视频.mp4
11_AI图片-低配置也能玩的Al绘画工具，无需调复杂的参数也能出高质.mp4
12_A1图片-免费在线版妙鸭相机，上传照片让Al给你换不同的写真集.mp4
13_Al图片-如何用Al画一幅惊艳的全景图片.mp4
14_Al图片-如何用Al设计创意logo，名称，商业设计必学.mp4
15_AI声音-一键分离提取人声，和声，音乐伴奏的声音后期处理神器.mp4
16_AI声音-只需提供声音素材训练就能变成任何人声音的Al变声器.mp4
17_Al声音-如何调整训练参数，训练你的第一个声音模型.mp4
18_AI声音-别再花钱用配音工具了，全网热门的声音都在这个免费配音工.mp4
19_Al声音-如何用Al创作背景音乐，人人都是编曲大神.mp4
20_Al声音-无需本地部署，在线免费体验AI编曲神器.mp4
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