机器学习基础环境部署 | 机器学习系列(2)
安装PyTorch登入PyTorch官网:PyTorch选择操作系统,cuda模式,复制安装命令。Anaconda Prompt激活pytorch环境,执行命令。慢慢等安装吧。如果你发现安装很慢的话,建议给anaconda添加国内源。而且我不建议是清华源,因为太卡了。这里推荐一下北外的源。具体操作如下:打开用户目录下的.condarc文件,更新成为如下内容。channels: - d....

机器学习基础环境部署 | 机器学习系列(1)
前言本文主要是分享一下机器学习初期,基本的环境搭建。也适用于其他python工程化项目环境搭建。都差不多。Anaconda安装anaconda官方链接:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform点击Get Started点击Download Anaconda installers根据自己的操作系统,下载对应的安装包。安装an....

使用Databricks+Mlflow进行机器学习模型的训练和部署【Databricks 数据洞察公开课】
作者:李锦桂 阿里云开源大数据平台开发工程师ML工作流的痛点机器学习工作流中存在诸多痛点:首先,很难对机器学习的实验进行追踪。机器学习算法中有大量可配置参数,在做机器学习实验时,很难追踪到哪些参数、哪个版本的代码以及哪个版本的数据会产生特定的结果。其次,机器学习实验的结果难以复现。没有标准的方式来打包环境,即使是相同的代码、相同的参数以及相同的数据,也很难复现实验结果。因为实验结果....

阿里云机器学习模型在线服务自定义Processor部署PMML模型(二)
Step By Step1、直接使用镜像获取Python环境2、容器配置3、镜像构建与上传4、基于构建镜像创建EAS服务5、Java SDK调用服务一、直接使用镜像获取Python环境1.1 如果未安装Docker,请参考链接先安装Docker环境1.2 run命令进入容器sudo docker run -ti registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/eas/eas-....

阿里云机器学习模型在线服务自定义Processor部署PMML模型(一)
Step By Step1、构建开发环境2、python本地测试3、修改app.py文件测试4、部署服务5、在线测试6、Python SDK 服务调用一、构建开发环境1.1 本地机器环境测试实例使用阿里云上海区域ECS:Ubuntu 18.04 64位1.2 EASCMD工具工具安装# 安装并初始化EASCMD,该示例为安装Linux环境的EASCMD工具。 $ wget http://eas.....

阿里云机器学习PAI-ModelHub公共模型部署与Python调用示例
Step By Step 1、登陆PAI控制台公共模型库 2、模型一键部署到EAS 3、模型查看与快速测试 Request Body: { "text": "确诊病例超1000例墨西哥宣布进入卫生紧急状态。中新网3月31日电综合报道,墨西哥新冠肺炎病例已超过1000例,墨西哥政府30日宣布进入卫生紧急状态,加强相关措施以遏制新冠肺炎疫情蔓延。30日,墨西哥卫生官员报告该国新冠肺炎病例累计...

阿里云机器学习平台DSW2:keras 模型训练与EAS部署
Step By Step 一、模型训练与保存 1.1 DSW控制台创建DSW2实例 1.2 Terminal更新TensorFlow(2.3.1当期最新版本) pip install tensorflow 1.3、python code # 安装 TensorFlow import tensorflow as tf print(tf.__version__) mnist = tf.ker...

在pai面板上devops部署static site
本文关键字:blog联合,一文多发,blog内容联合。headless ghost cms 前面《在云主机上手动安装腾讯PAI面板》中,我们发现PAI是一个利用git和devops,在仓库的根下放置.pai.yml来达到自动部署+运行APP目的的一种机制,除了没有容器和隔离,其它都这属于CD/CD的思路,下面来实际部署官方的hexo static blog例子,虽然我有点不承认它是serverl....

阿里云机器学习PAI EAS部署TensorFlow Model
Step By Step 1、TensorFlow模型训练Code Sample from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot = True) import tensorflow as tf if __name.....

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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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