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对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正用到实际产品中却要面临计算量大，内存占用高，算法延时长的问题，而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题，AI模型的压缩及性能优来自：百科
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线模型的加载和执行都需要流程编排器进行统筹。流程编排器向开发者提供用于深度学习计算的开发平台，包含计算资源、运行框架以及相关配套工具等，让开发者可以便捷高效的编写在特定硬件设备上运行的人工智能应用程序，负责对模型的生成、加载和运算的调度。在L2层将神经网络的原始模型转化成最终可以来自：百科![]()
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