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2021 iThome 鐵人賽
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AI平台初學者工作坊: 從training、tracking到serving 系列

主要說明使用AI平台最常使用的三個需求: training 、tracking與serving. 這30天會使用open source工具說明如何安裝與整合系統, 以建立出自己的自己的AI平台, .同時也會使用現有工具說明如何達成圖像應用的Labeling、training與serving.

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 2 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

AI平台初學者工作坊: 從training、tracking到serving

主題說明 本次參加鐵人賽的主題是AI平台初學者工作坊: 從training、tracking到serving, 想要使用AI工具說明如何安裝AI平台、執行訓練、...

2021-09-14 ‧ 由 mason1762 分享
DAY 2

安裝kubeadmin

安裝kubeadmin 在前一篇提到, 後續範例使用到的工具可以自建或使用現成的工具, 會將自建工具建置在kubernets culster上, 因此需要一座K...

2021-09-15 ‧ 由 mason1762 分享
DAY 3

範例一:使用MNIST資料進行訓練與模型部署

在第一個範例中將會使用MNIST手寫辦識資料集進行訓練與模型部署. MNIST說明 MNIST database((Modified National Inst...

2021-09-16 ‧ 由 mason1762 分享
DAY 4

安裝Jupyterhub

JupyterHub為一個提供可多人撰寫的notebook的工具, 屬於撰寫notebook工具中的其中一個分支. 本次所安裝的JupyterHub版本為jup...

2021-09-17 ‧ 由 mason1762 分享
DAY 5

說明Jupyterhub config內容

我們在前一篇已完成JupyterHub的安裝, 其中產生一個config檔做為安裝JupyterHub的參數檔, 這時我們來詳細看一下這個檔案設定了什麼 pro...

2021-09-18 ‧ 由 mason1762 分享
DAY 6

使用jupyterhub執行MNIST training

在上一篇我們已經安裝好JupyterHub, 也說明config檔的參數內容, 現在我們使用admin這個user登入jupyterhub. 我們開啟Jupyt...

2021-09-19 ‧ 由 mason1762 分享
DAY 7

安裝MLFlow

第一天的簡介中, 我們提到會整合training、tracking與serving(如下圖). 現在我們已使用fastai進行MNIST資料集的訓練, 並且產生...

2021-09-20 ‧ 由 mason1762 分享
DAY 8

使用MLFlow tracking功能比較training結果

在上一篇我們已經完成MLFlow的安裝, 這篇我們就來說明如何在jupyter notebook裡整合MLFlow. 這次的範例可以在github下載 fast...

2021-09-21 ‧ 由 mason1762 分享
DAY 9

準備Django環境

我們再回到第一天提到的主題內容, 如下圖. 我們已經完成training與tracking的部份, 接下來我們開始準備serving的工作. 這次的servi...

2021-09-22 ‧ 由 mason1762 分享
DAY 10

使用Django部署模型

上一篇把Django的開發環境準備好了, 這一篇我們來寫程式將模型部署在Django專案並且可以提供endpoint可讓使用者(client)傳送一張手寫圖檔到...

2021-09-23 ‧ 由 mason1762 分享