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百度智能云全功能AI开发平台BML-视觉任务模型部署整体说明

模型仓库中的视觉模型可部署在公有云服务器、私有服务器，封装成可离线运行的设备端SDK，或直接购买软硬一体方案，灵活适配各种使用场景及运行环境
您可以点击进入预训练网络与部署方式适配性页面，查询各预训练网络对下表所示的部署方式、硬件、系统的支持情况

公有云API

训练完成的模型存储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合

具有完善的鉴权、流控等安全机制，GPU集群稳定承载高并发请求

支持查找云端模型识别错误的数据，纠正结果并将其加入模型迭代的训练集，不断优化模型效果

私有服务器部署

可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上，支持私有API和服务器端SDK两种集成方式,可在内网/无网环境下使用模型，确保数据隐私

• 私有API：将模型以Docker形式在本地服务器（仅支持Linux）上部署为http服务，可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署，服务调用便捷
• 服务器端SDK：将模型封装成适配本地服务器（支持Linux和Windows）的SDK，可集成在其他程序中运行。首次联网激活后即可纯离线运行，占用服务器资源更少，使用方法更灵活 提供基础版、加速版（已支持通用x86、通用ARM芯片）两种版本，可根据业务场景需求选择。

训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK，可进行设备端离线计算。满足推理阶段数据敏感性要求、更快的响应速度要求

支持iOS、Android、Linux、Windows四种操作系统，基础接口封装完善，满足灵活的应用侧二次开发

软硬一体方案

模型训练完成后，可前往AI市场购买EasyDL&EdgeBoard软硬一体方案

可应用于工业分拣、视频监控等多种设备端离线计算场景，让离线AI落地更轻松。