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.....

GitHub Actions 的机器学习推理上线,推进测试部署高度自动化
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 在看到最近新推出的 GitHub Actions 后,我的第一个想法是创建一个简单的示例项目,在这个项目中,我们“部署”一个使用了这个新特性的机器学习模型。当然,这不是一个“真正的部署”,但是可用此模型在存储库中测试你的模型,而不需要任何额外的编码。 GitHub Actions 是一个用于构建、....
怎么在flink上面部署机器学习相关的算法呢?
本问题来自阿里云开发者社区的【11大垂直技术领域开发者社群】。https://developer.aliyun.com/article/706511 点击链接欢迎加入感兴趣的技术领域群。
脚把脚教你利用PAI训练出自己的CNN手写识别模型并部署为可用的服务
虽然已经 9102 年了MNIST手写数据集也早已经被各路神仙玩出了各种花样,比如其中比较秀的有用MINST训练手写日语字体的。但是目前还是很少有整体的将训练完之后的结果部署为一个可使用的服务的。大多数还是停留在最终Print出一个Accuracy。 这一次我们就借助阿里云的PAI平台来快速构建训练一个手写模型并且部署出一个生产可用级别的服务的教程让大家可以在其他的产品中调用这个服务作出更加有.....
只需10分钟!就能用Flask,Docker和Jenkins部署机器学习模型
在生产环境中部署机器学习模型是数据工程中经常被忽视的领域。网上的大多数教程/博客都侧重于构建、训练和调整机器学习模型。如果它不能用于实际的预测,那么它又有什么用呢? 接下来了解一下有哪些部署选项吧:评估选项在生产中部署机器学习模型时,有多种选择。其中一种流行的方法是使用Azure Machine Learning Studio等云服务设计和训练模型,这些服务具有使用拖放工具构建和训练模型的能力。....
谈谈机器学习模型的部署
随着机器学习的广泛应用,如何高效的把训练好的机器学习的模型部署到生产环境,正在被越来越多的工具所支持。我们今天就来看一看不同的工具是如何解决这个问题的。 上图的过程是一个数据科学项目所要经历的典型的过程。从数据采集开始,经历数据分析,数据变形,数据验证,数据拆分,训练,模型创建,模型验证,大规模训练,模型发布,到提供服务,监控和日志。诸多的机器学习工具如Scikt-Learn,Spark, T.....

机器学习PAI将实验模型一键部署到云端生成API,怎样通过向这个API推送实时数据,可以实时拿到反馈结果。
使用阿里云产品机器学习PAI,将实验模型一键部署到云端生成API,怎样通过向这个API推送实时数据,可以实时拿到反馈结果。类似于阿里大鱼短信API一样的调用。
Apache Spark机器学习3.7 部署Apache
3.7 部署 有一些用户可能已经拥有了部署系统,按用户所需的格式将所开发的模型导出即可。 对于线性回归模型,MLlib支持将模型导出为预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,PMML)。 更多关于MLlib导出PMML模型的信息,请访问:https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-pmml-model-exp.....
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人工智能平台PAI
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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