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我在我开发的一些社交应用中一直在使用Tenor，甚至像Twitter、Whatsapp和Discord这样的大平台也都使用Tenor（比Giphy还多）来让人们分享GIF。<p>今天早上我收到了一封来自Tenor的邮件，他们将于6月30日停止Tenor API的服务。<p>从现在开始不再接受新用户注册。所有API将在6月30日后停止工作 :(

在设备上部署机器学习模型仍然是一个巨大的挑战。大多数团队默认使用云推理，因为： - 在不同设备上测试模型是手动的，容易出错 - 从模型导出中无法明显看出设备的限制 - 为多个平台重写部署代码会浪费数天或数周的时间 我开发了 Refactor AI，这是一款基础设施工具，能够： - 分析训练好的机器学习模型，并标记出在目标设备上无法运行的操作 - 在可能的情况下重构模型 - 生成适用于 CoreML、ONNX Runtime、ONNX.js 和 TFLite 的部署准备代码 这将部署时间从几天缩短到几分钟，并让团队能够在设备上原生运行推理，从而节省云 GPU 的成本。 欢迎反馈、在真实模型上进行测试或提出改进建议。