Проблема развертывания ИИ относится к проблемам и сложностям, возникающим при переходе модели машинного обучения от этапа разработки к фактическому использованию в реальных приложениях. Многие организации борются с эффективным развертыванием моделей ИИ из-за различных проблем, в том числе: Масштабируемость . Масштабное развертывание моделей ИИ требует обработки больших объемов данных и множества одновременных запросов, что может привести к перегрузке традиционных методов..

это архитектура проекта ML датчика IOT: создать виртуальную среду с помощью python добавить файл readme.md, файл git ignore и файл requirements.txt следующий шаг самый важный… файл SETUP.PY: этот сценарий установки является центром всей деятельности по сборке, распространению и установке модулей. Основная цель сценария установки — описать распространение вашего модуля в Distutils, чтобы различные команды, работающие с вашими модулями, выполняли правильные действия. папка датчика..

В этой статье я хочу дать вам представление (конечно, есть много других способов) того, как вы можете создавать и развертывать модели машинного обучения и использовать их в качестве веб-API. Как новичок, я хотел подойти к небольшому проекту, который имеет следующие ограничения: Шаг 1: Создайте модель CNN, используя keras с бэкендом tensorflow, и используйте ее для прогнозирования категорий. Шаг 2. Создайте небольшое веб-приложение с использованием ядра react и asp .net, которое..

В этом посте я хотел бы поделиться примером использования того, как построить конвейер машинного обучения в Microsoft Azure. При разработке программного продукта вы сталкиваетесь с очень разнообразным набором задач по автоматизации и оптимизации процесса поставки моделей машинного обучения в производство! От управления файлами моделей, зависимостями времени выполнения, наборами данных, упаковкой моделей в контейнеры докеров до масштабируемой работы в облаке. На схеме ниже показано, как..