2024-09-21, 22:07-今日內容

tensor 直接送进gpu 就是X.to(device) Gradio 就是让我们快速在web上构建一个ui ，他可以和我们server上运行的model ，利用来做预测。 Hugging face space 更适合部署和分享机器学习的模型， github的pages 更适合静态的blog和网页。 Torch里面的model和optim 都有自己的state dict。

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tensor 直接送进gpu 就是X.to(device)

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Gradio 就是让我们快速在web上构建一个ui ，他可以和我们server上运行的model ，利用来做预测。或者我们可以把自己的model托管到hugging face space 来让他帮我们托管。

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Hugging face space 更适合部署和分享机器学习的模型， github的pages 更适合静态的blog和网页。 aws和azure更适合data pipeline

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Torch里面的model和optim 都有自己的state dict。 model的state dict保存的是weight 和bias。 optim 保存的是momentum， lr和weights和bias 的gradient。

通过加载model和optimum的这些state dict，可以在训练过程中保存和恢复模型。

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