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自然語言處理模型部署自然語言處理模型應(yīng)用課堂導(dǎo)入你知道自然語言處理模型部署的方式有什么嗎？客戶端部署服務(wù)端部署項(xiàng)目描述深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用的主要步驟就是模型部署，其中模型部署包括本地部署、服務(wù)端部署以及軟硬一體化部署等方式。根據(jù)不同的場(chǎng)景選擇不同的部署方式，需要考慮模型的請(qǐng)求返回速度等方面的情況，將模型以最方便快捷的方式應(yīng)用到實(shí)際的服務(wù)場(chǎng)景中來。本地部署軟硬一體化部署服務(wù)端部署項(xiàng)目描述使用服務(wù)端部署的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例,都通過應(yīng)用端獲取相應(yīng)數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)端進(jìn)行情感分析，以降低應(yīng)用端的算力資源要求。了解服務(wù)端部署應(yīng)用案例掌握PaddleHub深度學(xué)習(xí)模型的部署方式將訓(xùn)練好的模型進(jìn)行本地部署以及服務(wù)端部署調(diào)用相關(guān)接口實(shí)現(xiàn)模型部署預(yù)測(cè)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，更多的人工智能都是依靠服務(wù)端進(jìn)行應(yīng)用部署的，例如智能語音助手，智能語音助手的背后是通過自然語言處理和自然語言生成這兩項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)合成的。智能語音助手的實(shí)現(xiàn)流程如圖所示：服務(wù)端部署應(yīng)用案例在百度AI人工智能開放平臺(tái)上，已經(jīng)開放了很多人工智能的API接口，實(shí)質(zhì)上都是通過向服務(wù)端發(fā)送數(shù)據(jù)請(qǐng)求，服務(wù)端在接收到數(shù)據(jù)之后通過模型接口進(jìn)行處理并返回相應(yīng)的數(shù)據(jù)，最后

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