部署包测试期为1个月,如需购买永久授权,可 提交工单 咨询 性能指标 图像分割模型可部署在CPU或GPU服务器上,单实例具体性能指标参见 算法性能及适配硬件 接口描述 请求说明 请求示例 HTTP 方法: POST 请求URL: 请首先在 EasyDL 进行自定义模型训练,完成训练后申请部署包,部署成功后拼接url。
步骤七:部署测试与上线 部署问答助手到服务器或云平台,确保可在互联网上访问。 进行生产环境测试,确保系统稳定。 上线并向用户发布。 步骤八:维护与持续改进 监测系统性能和用户反馈,及时处理问题。 定期更新知识库,添加新的文档和信息。 收集用户需求,进行系统改进和功能扩展。 整个流程将确保项目从规划、开发、测试到上线和维护都能够顺利进行,为用户提供高质量的基于个人知识库的问答助手。
自动生成测试用例:从 用户描述 自动生成一批(数目可定义)测试用例,尽快启动 测试用例: [ 场景 scenario, 期望输出 expected output] ① Add test case : 用户自己添加测试用例 ② Generate additional test cases : 自动生成附加测试用例 设置期望输出, 选中某个用例后 ① 用户填充期望输出 ② Generate expected
在这个环节上EasyDL提供了详细的模型评估报告,以及在线可视化上传数据测试模型效果的功能。 step6:部署模型 当确认模型效果可用后,可以将模型部署至生产环境中。传统的方式需要将训练出的模型文件加入工程化相关处理,通过使用EasyDL,可以便捷地将模型部署在公有云服务器或本地设备上,通过API或SDK集成应用,或直接购买软硬一体产品,有效应对各种业务场景所需,提供效果与性能兼具的服务。
简介 阅读对象 本文档面向所有使用该 SDK 的开发人员、测试人员、合作伙伴以及对此感兴趣的其他用户,要求读者具有一定的 Android 编程经验。
在这个环节上EasyDL提供了详细的模型评估报告,以及在线可视化上传数据测试模型效果的功能。 部署模型 当确认模型效果可用后,可以将模型部署至生产环境中。传统的方式需要将训练出的模型文件加入工程化相关处理,通过使用EasyDL,可以便捷地将模型部署在公有云服务器或本地设备上,通过API或SDK集成应用,或直接购买软硬一体产品,有效应对各种业务场景所需,提供效果与性能兼具的服务。
第五,工程和代码一定要便于测试,然后便于其他同学来维护,也要非常便于多人协作开发。除了研发角色,测试和运维这样的角色,我们认为也需要在设计过程中参与进来,而不是等研发把工程开发完了,测试才介入,等系统上线了,运维才介入。这些角色提前参与到设计阶段,有利于让系统充分反映各方的意见和期望,做出更完善的设计。
客户收益 在智能调度方面,狮桥物流基于地区货量、运力需求等实时数据及不同车型的性能和优势,为客户精准匹配货物类型和运输需求。 在智能定价方面,狮桥物流借助智能技术,根据季节、天气、市场供求等变量因素,为每笔订单提供合理定价建议。
导出部分数据到测试环境用于功能和性能测试。
测试 Demo 5.1 图片预测 输入对应的模型文件夹(默认为 RES )和测试图片路径,运行: python3 demo.py { model_dir } { image_name.jpg } 测试效果: 5.2 视频预测(适用于目标跟踪) 输入对应的模型文件夹(默认为 RES )和测试视频文件路径 / 摄像头id / 网络视频流地址,运行: # video_type: 输入源类型 type:int