将算法与模型部署到生产系统
上海电气集团中央研究院 付玉敏
部署主要包括嵌入式部署（将AI模型部署到硬件）和企业集成部署（工业APP发布），部署算法/应用除了与开发相关的挑战之外，还包括：
- 满足嵌入式部署环境的硬件约束，如内存、功耗等
- 监控、管理和维护 AI 模型在其生产的全生命周期的模型性能
- 满足不同层级/范围用户的协同共享应用需求
本次演讲，将介绍如何解决上述挑战，内容包括：
- 嵌入式部署方面
- AI模型量化它们适合内存和功率有限的硬件
- 增量学习和模型快速更新
- ModelDevOps提供了一个跨生命周期管理和治理AI模型的框架。
- 企业集成部署方面
- 基于MATLAB®提供的一系列工具实现滑动轴承运行性能工业APP的便捷开发和协同共享部署
出版年份: 2021 年 7 月 11 日
