DeepSeek智能交通解决方案AI平台与模型训练部署

DeepSeek 的智能交通方案，比较适合搞 AI 项目的你，尤其是需要从训练到部署全流程都打通的场景。平台集成了训练、调参、部署这些关键模块，还自带一堆现成的预训练模型，省事不少。

模型训练的配置方式比较友好，支持 PyTorch、TensorFlow 这些常用框架，直接上传数据集、选个模型架构，比如BERT或ResNet，配置下学习率、batch size 就能开跑。还有自动调参功能，省你来回试错的时间。

模型库也蛮全的，像GPT-3、YOLOv5、FaceNet都能直接拿来用，搞 NLP、CV 都挺合适。用得快的话，直接下完模型加载就行，需要更精准的可以再微调一下。

部署这块也还不错，可以一键搞定，选 CPU 还是 GPU 环境、内存多大，点下“部署”就能生成 API 接口。方便你集成到 Web 端、移动端这些业务里，调起来也挺顺。

数据工具也比较实用，比如数据清洗、增强这些，像训练前要去噪、统一格式，在平台上操作一下就行，响应也快，能节省不少前期准备的功夫。

如果你平时经常用一些预训练模型，像FasterRcnnTF、cyclegan、DeformableConvNets，可以直接从下面这些链接下资源：

• IBRNet 预训练模型
• yolovoc 预训练模型
• FasterRcnnTF 预训练模型
• cyclegan 预训练模型
• facenet 预训练模型
• FCHD 预训练模型
• HigherHRNet 预训练模型
• DeformableConvNets 预训练模型
• FaceNet 官方预训练模型
• resnet 各种预训练模型

如果你正好在做智能交通、图像识别、语义这些方向，DeepSeek 整体体验还是蛮顺的，值得一试。