部署環境不對！
模型上的內存佔用過高無法上線！
推理計算耗時太高, 可能造成服務不可用！
今天，是項目推遲上線的第N天，也是開發者們崩潰的第N+1天。
從接到項目時躊躇滿志，再到披荊斬棘地完成了網絡搭建、模型訓練，“過五關斬六將”本以爲“一路順風”，結果卻在最後的部署環節一次次被“擊潰”，開發者們真的太難了。
面對一衆開發者們的“苦楚”，百度AI快車道——企業深度學習實戰營繼今年5月第一期PaddleCV專題課程後，將繼續奉上第二期部署系列專題課程。從6月4日至6月23日課程當天的19：00，每週不同技術主題將在B站，爲開發者提供部署方案，帶領大家“脫離苦海”。
細看本次專題課程，可以說是滿桌“硬菜”。來自百度的多位工程師們將聚焦飛槳工業級部署方案，爲大家帶來飛槳在多場景、多平臺硬件下的推理部署方案，通過一系列的課程get減少框架耗時，提高推理速度等部署技能。
據介紹，飛槳作爲源於產業實踐的深度學習框架，在推理部署能力上已積累和打磨了豐富的經驗，有了百度高工的言傳身教，加上豐富的應用課程，輕鬆告別“部署難，難於上青天”的情況。
部署系列的“佳餚”課程在飛槳全流程概貌介紹後逐一亮相。針對不同的部署環境，飛槳提供了多種方案課程。飛槳深度學習框架原生的高性能推理庫Paddle Inference，可應用於本地服務器端部署場景，做到即訓即用，疫情期間在北京地鐵落地的AI口罩檢測方案正是依賴於Paddle Inference預測引擎，其能夠針對不同平臺不同的應用場景進行深度的適配優化，保證了高效，便捷的在多平臺部署。
在服務化部署場景方面，講師將爲大家帶來雲端部署必不可少的方案Paddle Serving，當用戶使用Paddle訓練了一個深度神經網絡，就同時擁有了該模型的預測服務，從而可以直接使用訓練出的模型部署在線推理服務。
此外，大家熟悉的Paddle Lite課程也將再次“迴歸”，講師圍繞Paddle Lite框架解析及移動端的部署實踐，介紹其滿足移動端、嵌入式芯片等端側硬件部署的場景下高性能、輕量化部署需求的特點優勢。
以爲到這裏就結束了？當然不可能！最後的課程還有硬件部署方向的內容以及用於小程序、網頁端部署、全新發布的國內首個開源JavaScript深度學習前端推理引擎Paddle.js登陸AI快車道，講師會告訴你部署方案如何與硬件產品結合，Paddle.js是如何神奇地降低Web前端開發者在網頁中使用AI能力的門檻。
關於AI快車道
百度AI快車道企業深度學習實戰營是由百度黃埔學院組委會“操刀”，依託自身深厚的深度學習技術實踐經驗，面向有AI技術需求企業的算法工程師、架構師羣體提供的快速應用扶持計劃。2020年，百度AI快車道特設“系列專題”課程，聚焦深度學習領域的不同技術，以線上直播的形式爲更多企業、開發者分享快速應用方案。
參與AI快車道學習還有“意外驚喜”，只要你在百度一站式開發實訓平臺AI Studio上完成課程學習和作業就可以獲得AIIA（中國人工智能產業發展聯盟）蓋章認證的結業證書，滿滿乾貨和專業認證都能即刻收入囊中。
今年百度AI快車道在成功開設了PaddleCV線上專題課程之後，將搭載大家向“部署之路”繼續進發。6月4日開始，與百度高工們一起學會速戰速決解決部署難題！
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