模型部署 深度学习平台的模型部署？
深度学习平台的模型部署？
我们可以帮助提供端到端的解决方案，从培训到在线推理，特别是在培训平台上，我们有自己的一体机。DGX系列有DGX-1服务器和DGX工作站系列。本系列最大的优点是预装了操作系统和各种GPU优化框架，如cafe、tensorflow等，这样用户部署起来会非常简单。他们只需要简单地打开设施，选择你使用的深度学习框架，比如cafe、tensorflow等，通过doc，他们只需要下拉框架就可以进行深度学习。
在培训中选择什么样的网络模式，可以根据自己的实际情况，选择Google net、alexnet等网络模式进行一些修改，以适应自己的深度学习目标。同时，我们需要准备相应的数据进行训练。
此外，我们还提供了一个图形培训平台，称为基于Web UI的数字，也可以在DGX服务器上运行。它可以通过图形界面选择你的神经网络模型和数据。可以使用多个GPU进行训练，非常方便。培训过程也可以以图形方式显示。在培训方面，如果用户对这些框架的部署不是特别熟悉，建议您使用DGX一体机进行深入的学习培训。对于训练好的模型，我们可以使用tensorrt进行优化并部署到不同的GPU平台。我们可以支持嵌入式平台digits、tspacts2、低功耗GPU P4或其他高功耗GPU等
Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？
如果您想用少量的代码快速构建和测试神经网络，keras是最快的，而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。
但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow
如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。
尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能，但如果用户仍然追求一些高阶功能选择，例如研究特殊类型的模型，则需要tensorflow。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。
python训练好的tensorflow模型可否并行多线程在服务器上运行？怎么实现？
模型本身只是一组参数和框架。使用多个线程运行取决于应用程序方法，与训练无关。如果能够部署分布式计算，就可以实现多线程、多服务器的分布式计算。如果我们不能部署它，那就没办法了。
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