当涉及到社交媒体的健康运行时,图像分类是一个关键点。根据特定标签对内容进行分类可以代替各种法律法规。它变得很重要,以便对特定的受众群体隐藏内容。
Serverless 平台的主要优点是,它们使您可以专注于编写代码,而不必关心管理基础结构,自动扩容或为所用资源支付更多费用。
随着数据驱动决策日益普及,模型部署与服务化成为数据科学家面试中的焦点话题。本篇博客将深入浅出地探讨Python模型部署与服务化面试中常见的问题、易错点及应对策略,辅以代码示例,助您在面试中从容应对。
Docker是目前主流IT公司广泛接受和使用的,用于构建、管理和保护它们应用程序的工具。
在当今数字时代,构建高效、可扩展的Web应用程序是开发者们的一项重要任务。Python,作为一种简洁、强大的编程语言,为Web开发提供了丰富的工具和框架。在本篇文章中,我们将探讨使用Python构建Web应用程序的最佳实践,通过代码实例和深度解析来帮助你更好地理解和运用这些技术。
本文将介绍如何使用Flask搭建一个基于PyTorch的图片分类服务以及并行处理的相关技术。作为一个深度学习工程师,学习这些内容是为了方便对服务化的模型进行debug,因为web开发的同时常常表示他们很难定位到深度学习服务的bug的位置。
ChatGPT 点燃了通用AI浪潮,继农业革命、工业革命、计算机技术革命后,也将可能掀起 AI 技术革命。
。镜像文件也上传到docker hub了,可以一步步运行起来,不过需要先安装好docker。docker的安装可参考官方文档。https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/
有关深度学习或机器学习方面的文章层出不穷,涵盖了数据收集,数据整理,网络/算法选择,训练,验证和评估等主题。
【GiantPandaCV导读】这篇文章包含与PyTorch模型部署相关的两部分内容:
本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要:要创建应用程序环境,然后导入 NLP 模型,最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单!
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境(IDE),为开发者提供稳定的云端工作站。在使用 Cloud Studio 时无需安装,打开浏览器即可快速启动项目。云端开发体验与本地几乎一样,上手门槛更低;具有极强的开放性,第三方平台通过我们提供的 SDK,则可以方便地集成 Cloud Studio 云端开发能力。
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型!这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因,不是吗?
本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例,将其作为一个用 Flask 实现的 REST API,并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例,它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。
安装教程:Installing the NVIDIA Container Toolkit
Flask 是一个基于 Python 的轻量级 Web 框架,它基于一系列第三方依赖包实现业务逻辑,使得 Flask 使用更为灵活,并可通过一系列扩展定制或扩展其能力,其中最主要的两个核心模块是 WSGI 工具集 Werkzeug 和渲染模板框架 Jinja。Flask 轻量、灵活的特点使得它广受开发人员欢迎,用于快速实现一个网站或 Web 服务的搭建。 本篇教程将为您指导,如何通过 SCF Web Function,快速部署您的 Flask 业务上云。 01. 模板部署 - 无需改动业务代码,一键部署
今早一起床就看到François Chollet大神(Keras作者)发推,根据 GPT-2中量模型的超长距离记忆想到了一种简单的不基于机器学习的文本生成方式,居然神奇地复现了GPT-2的结果,方法很简单(只用了20分钟写代码),每次用要基于文本中的关键词,还有句末几个词,在谷歌直接搜索,然后将获取检索片段基于最后几个词连接起来,只要这样不停做甚至能生成GPT-2论文中那个发现神奇独角兽的例子。
【磐创AI导读】:本系列文章为大家总结了24个热门的python库,查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库(上)
看到不少文章讲解用Flask部署YOLOv5的,不过基本都在本地上能够运行而戛然而止。因此,我打算再进一步,利用Docker在云服务器上部署YOLOv5,这样就能够开放给别人使用。
大数据文摘作品 编译:姜范波、云舟 本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型,现在你正在试图让这个模型能够快速的演示,那么读这篇文章就对了。 阅读时长: 10-15分钟 使用前检查清单 检查tensorflow的安装 从 stdin 运行在线分类 在本地运行分类 把分类器放到硬编码(hardcoded)的代理 把分类器放到有服务发现(service discovery)的代理 用一
前言 上家公司的发展迁移后端服务部署是依托于Docker Swarm部署的线上服务集群。随着业务的不断发展,后来改成了Kubernetes来部署环境,Docker Swarm见证了着我们当时业务从0
我们选取0608这一天的数据,可以看到 total_cases 字段就是国家当前的累计总确诊人数
一般都支持:管理路由,支持数据库,MVC,ORM,模板引擎,管理会话和Cookies
坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?
Python作为一种强大而多才多艺的编程语言,一直以来都在Web开发领域大放异彩。它提供了广泛的工具和框架,使得开发者可以轻松构建各种类型的Web应用,从简单的博客到复杂的电子商务平台。本文将深入探讨Python Web开发的基础知识和关键步骤,为您提供构建现代Web应用所需的信息和资源。
描述: NumPy 是 Python 的一个扩展库,支持高维数组与矩阵运算,并为数组运算提供了大量的数学函数库。它是科学计算中的基础包之一,用于处理大型多维数组和矩阵的运算与基础统计分析。
随着互联网的快速发展,Web 开发已经成为当今软件开发领域中不可或缺的一部分。Python 作为一门简洁而强大的编程语言,逐渐成为Web开发的热门选择。本文将引导读者从入门到精通,探索Python在Web开发中的广泛应用,并提供实用的代码示例。
在某些场景下,我们需要将机器学习或者深度学习模型部署为服务给其它地方调用,本文接下来就讲解使用python的flask部署服务的基本过程。
有时候我们想查看电脑进程列表,实时掌握电脑或服务器资源消耗情况,或某指定应用资源消耗情况,最快速的方法就是通过Web框架开发部署可访问的网站。
联邦学习是如何应用在视觉领域的? 本文会通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖(也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项)的案例来向大家介绍! 本案例是联邦学习在视觉、物联网、安防领域的实际应用,对分散在各地的摄像头数据,通过联邦学习,构建一个联邦分布式的训练网络,使摄像头数据不需要上传,就可以协同训练目标检测模型,这样一方面确保用户的隐私数据不会泄露,另一方面充分利用各参与方的训练数据,提升机器视觉模型的识别效果。 以下内容节选自《联邦学习实战(全彩)》一书! ---- --正文-- 在
本文对深度学习两种模型部署方式进行总结和梳理。一种是基于web服务端的模型部署,一种是基于C++软件集成的方式进行部署。
Gitee 作为国内领先的代码托管平台,始终在积极地寻求与业内优秀厂商与产品合作,努力为广大开发者提供更全面、更强大的服务。 近日,Gitee 与 腾讯云 Serverless 全面达成合作,托管在 Gitee 的代码仓库,可以通过 Serverless 应用控制台直接进行部署,实现主流 Web 框架快速上云与管理。 腾讯云 Serverless 服务帮助用户脱离繁冗的开发配置工作,只需关注业务代码逻辑的编写,不用任何的基础设施建设、管理与运维开销。该服务模式降低了研发门槛,提升业务构建效率,获得了大量企
选自Hive Blog 作者:Bowei 机器之心编译 参与:李亚洲、李泽南 本文将介绍一种将训练后的机器学习模型快速部署到生产种的方式。如果你已使用 TensorFlow 或 Caffe 等深度学习框架训练好了 ML 模型,该模型可以作为 demo。如果你更喜欢轻量级的解决方案,请阅读本文。 GitHub 地址:https://github.com/hiveml/simple-ml-serving 其中包含的条目有: 检查 TensorFlow 安装:https://github.com/hiveml/s
高性能应用服务(Hyper Application Inventor,HAI)是为中小企业及开发者提供的一项重要工具,它致力于以高效的方式快速部署AI应用需求。其架构基于先进技术构建,提供了强大的技术支持和灵活的架构,使得用户能够在开箱即用的环境中部署主流AI模型,并获得快速、稳定且弹性的计算服务。
今天我们很高兴公开 [HashiCorp Waypoint](https://www.waypointproject.io/) 项目,它为开发者提供了一个跨平台的构建、部署和发布应用的工作流,而且在所有平台中都可以获得一致的使用体验!借助 Waypoint 你的应用从开发到上线将只需一个配置文件和一个命令 `waypoint up`。
模型训练只是DeepLearning的一小部分,如《Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems》机器学习系统的技术债书中所说。
笔者所在的项目组有多个测试环境,偶尔会出现由于程序错误导致负载飙升或日志打满磁盘的问题。基于早发现、早治疗的原则,我们可以构建一个web应用,从而对服务器的负载及磁盘空间进行监控。在本文中,前端我们使用易于上手的Vue、饿了么开源的Element以及百度的Echarts,后端接口使用基于Python的Flask框架。
对于数据科学项目来说,我们一直都很关注模型的训练和表现,但是在实际工作中如何启动和运行我们的模型是模型上线的最后一步也是最重要的工作。
作者|Alan Descoins 译者|薛命灯 编辑|Emily Pipenv Pipenv 最初是由 Kenneth Reitz 开发的一个业余项目,旨在将其他包管理器(如 npm 和 yarn)的概念引入到 Python 当中。有了 Pipenv,开发人员就不需要再安装 virtualenv 和 virtualenvwrapper,也不需要管理 requirements.txt 文件。他们只需要在 Pipfile 文件中声明依赖,然后通过命令行来添加、移除和更新依赖。Pipeenv 会生成 Pipf
uWSGI是一个Web服务器,它实现了WSGI协议、uwsgi、http等协议, flask 中可以使用 uWSGI 作为web服务,运行 flask 开发的项目 。
作为一名后端开发人员,我经常需要同时运行多个 Jetbrains IDE (集成开发环境),所以经常面临笔记本电脑过热问题。我曾尝试过各种散热方法,从传统的风扇到更先进的半导体冷却系统,但这些方法都带来了新的问题,如噪音和耗电等。
专注于机器学习应用的人们知道,从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。其中工作量很大的地方在于将模型打包,预留 API 接口,并和现有的生产系统相结合。近日,GitHub 上有了这样一个项目,能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
「 对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》」
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云