FastAPI + ONNX 部署机器学习模型最佳实践
本文介绍了如何结合FastAPI和ONNX实现机器学习模型的高效部署。面对模型兼容性、性能瓶颈、服务稳定性和安全性等挑战，FastAPI与ONNX提供了高性能、易于开发维护、跨框架支持和活跃社区的优势。通过将模型转换为ONNX格式、构建FastAPI应用、进行性能优化及考虑安全性，可以简化部署流程，提升推理性能，确保服务的可靠性与安全性。最后，以手写数字识别模型为例，展示了完整的部署过程，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
TorchOptimizer：基于贝叶斯优化的PyTorch Lightning超参数调优框架
TorchOptimizer 是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架，专为 PyTorch Lightning 模型设计。它通过高斯过程建模目标函数，实现智能化的超参数组合选择，并利用并行计算加速优化过程。该框架支持自定义约束条件、日志记录和检查点机制，显著提升模型性能，适用于各种规模的深度学习项目。相比传统方法，TorchOptimizer 能更高效地确定最优超参数配置。
《探索鸿蒙Next上人工智能图像编辑应用的技术路径》
在鸿蒙Next系统的支持下，AI图像编辑应用迎来新机遇。开发者可利用系统原生AI能力（如智能识别、OCR文字识别与抠图），集成第三方AI框架（如TensorFlow、PyTorch），运用分布式技术实现多设备协同编辑，并采用微内核架构和原子化服务提升安全性和用户体验。此外，优化用户交互设计，提供简洁直观的操作界面，确保应用高效稳定运行。
基于Python深度学习果蔬识别系统实现
本项目基于Python和TensorFlow，使用ResNet卷积神经网络模型，对12种常见果蔬（如土豆、苹果等）的图像数据集进行训练，构建了一个高精度的果蔬识别系统。系统通过Django框架搭建Web端可视化界面，用户可上传图片并自动识别果蔬种类。该项目旨在提高农业生产效率，广泛应用于食品安全、智能农业等领域。CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类任务中表现出色，为实现高效的自动化果蔬识别提供了技术支持。
PyTorch团队为TorchAO引入1-8比特量化，提升ARM平台性能
PyTorch团队推出创新技术，在其低精度计算库TorchAO中引入低位运算符支持，实现1至8位精度的嵌入层权重量化及8位动态量化激活的线性运算符。该技术通过模块化设计和高效硬件利用，优化了资源受限环境下的深度学习计算，提升了计算效率并降低了资源消耗。新内核与PyTorch生态系统无缝集成，支持即时执行、编译优化及边缘计算，为开发者提供全方位性能优势。测试结果显示，多层次量化策略显著提升了计算效率，保持了模型精度。这一突破为深度学习框架优化开辟了多个研究方向，推动了人工智能在边缘计算等领域的广泛应用。