Публикации по теме deployment

Публикации по теме 'deployment'

Понимание метода прогнозирования YOLOv7 и развертывание модели YOLOv7 как услуги

Эта статья переведена из моего поста в китайском блоге. Если вы хотите ознакомиться со статьей в китайской версии, вы можете щелкнуть следующую ссылку, чтобы получить информацию. 理解YOLOv7 預測方式並且部署YOLOv7 模型成為一個服務 YOLOv7 模型開源出來後，我就一直很想要寫這篇文章，在經過一段時間的整理和 YOLOv7 預測模型的使用方法,並且透過 Развертывание PrimeHub… blog.infuseai.io Введение Я хочу написать статью, представляющую модель YOLOv7, когда она будет выпущена на Github. После того, как я..

Развертывание приложений Flutter с помощью Github Actions

Как автоматизировать развертывание приложения Flutter на macOS, iOS, Android, Linux и Windows с помощью Github. Flutter стал невероятным подарком сообществу разработчиков программного обеспечения, поскольку он позволяет разработчикам создавать быстрые кроссплатформенные приложения, которые еще недавно требовали команд разработчиков. Теперь с тем же кодом на основе Dart такие приложения, как наше облачное хранилище Web3, которое мы создали в Auguron , можно развернуть на macOS, iOS,..

Наука о данных из окопов: заметки по развертыванию моделей машинного обучения

Настоящий успех моделей машинного обучения наступает тогда, когда они переходят из безопасных убежищ Proof of Concept (POC) и Minimum Viable Prototype (MVP) в большой плохой мир производственной среды. Самые благонамеренные и технически совершенные модели могут не принести желаемых бизнес-результатов в производственной среде из-за плохого планирования и инфраструктуры. В этой статье рассказывается о моем опыте развертывания моделей машинного обучения, чтобы определить ключевые..

Почему я изо всех сил пытаюсь отстать от Next.js и Vercel

Я написал достаточно статей о JavaScript, и многие люди говорили мне, что я должен просто использовать Next.js вместо того, чтобы учиться делать что-то самому. Наконец-то у меня появилось время погрузиться в Next.js и Vercel, и в этой статье будут изложены некоторые опасения, которые у меня есть, которые мешают мне использовать их. В рамках моего исследования я создал собственный инструмент развертывания, чтобы лучше понять, что должно быть возможно с бессерверной платформой, такой как..

Мой опыт получения степени Udacity Machine Learning DevOps (MLOPS) Nano

ВВЕДЕНИЕ MLOPS является важным навыком для специалистов по данным и инженеров по машинному обучению, потому что в большинстве случаев люди извлекают, очищают и обучают модели машинного обучения и оставляют их в Jupyter Notebook, не принося никакой пользы или не решая никаких реальных проблем. В связи с этим профессионалам важно иметь навыки развертывания и мониторинга моделей в производственной среде. Эта нано-степень хорошо обучает тому, что требуется для инженера MLOPS. В этой..

Как развернуть веб-приложение машинного обучения?

Сравнение методов развертывания машинного обучения на мобильных устройствах и на серверах. В своем предыдущем посте я рассказал о том, как хотел создать мобильное приложение, работающее как Google Lens, но с моими собственными моделями классификации изображений. Хотя существует множество онлайн-ресурсов с примерами кода для создания простой модели классификации изображений, их недостаточно для развертывания. Тем не менее, я нахожу множество вариантов того, где и как развернуть..

Разверните модель машинного обучения с помощью Docker и Google App Engine.

В этой статье основное внимание уделяется развертыванию модели машинного обучения с использованием контейнеров Docker, Streamlit, Google App Engine. Если вас интересует развертывание вашей модели с помощью Google Cloud Functions, ознакомьтесь с моей статьей здесь . Если вы хотите сразу перейти к коду, посетите здесь . Google App Engine Google Cloud Platform очень удобна для пользователя. Развернуть приложение с помощью App Engine так же просто, как нажать кнопку. Для всего..