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行环境初始化以及代码加载等一系列操作,这一过程引发的时延通常可达请求实际执行时间的数倍。相对于冷启动调用,热调用(即请求到达时有可用实例)的准备时间可以控制在亚毫秒级。在特定领域例如AI推理场景,冷启动调用导致的高时延问题则更为突出,例如,使用TensorFlow框架的启动以及读取和加载模型可能需要消耗数秒或数十秒。来自:百科兼容主流深度学习框架:Apulis AI Studio兼容包括华为MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架,方便用户使用自己熟悉的框架进行开发和部署。综上所述,Apulis AI Studio配套人工服务(H CS 版)在数据处理、全场景AI开发、端来自:专题
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