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2021 iThome 鐵人賽
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AI & Data

然後模型就死在 Jupyter Notebook 了 (ಥ﹏ಥ) 系列

如果早知道訓練完的模型也會被放置play。。。
來聊聊關於模型轉生變成產品這檔事吧

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 5 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

[Day 01] 前言 — 是誰殺了模型?

緣起 不知道大家是否有這樣的經驗,買了一本標榜手把手教學的書,隨書附贈的 GitHub 頁面上有與每個章節搭配的 Jupyter Notebook,有些甚至還有...

2021-09-16 ‧ 由 chihying 分享
DAY 2

[Day 02] Why MLOps — 從"地平說" 走向宇宙

Machine learning is now a product engineering discipline. — Josh Tobin 全端深度學習...

2021-09-17 ‧ 由 chihying 分享
DAY 3

[Day 03] 機器學習產品生命週期 — 救救我啊我救我

MLOps is an emerging discipline and comprises a set of tools and principles to ...

2021-09-18 ‧ 由 chihying 分享
DAY 4

[Day 04] 部署模型的挑戰 — 資料也懂超級變變變!?

部署模型有兩個主要的挑戰,事實上這兩個挑戰隱含了機器學習產品生命週期裡的 "部署 (Deploy in production)" 與 &qu...

2021-09-19 ‧ 由 chihying 分享
DAY 5

[Day 05] 部署模式 — 我的模型叫崔弟

常見部署情況 根據需求不同,有不一樣的部署模式,常見的情況如下: 提供新的產品/功能:常用的設計模式為先從少量的預測開始驗證,再慢慢增加流量 (trafic)...

2021-09-20 ‧ 由 chihying 分享
DAY 6

[Day 06] 監控、維護 — 自己開一家徵信社吧!

大家好,在開始之前先祝大家中秋節快樂~~ 監控 (Monitor) 最常見的監控方法為儀表板 (Dashboard),依照專案可選擇適當的監控指標,而監控指標...

2021-09-21 ‧ 由 chihying 分享
DAY 7

[Day 07] 使用 fastAPI 部署 YOLOv4 (1/2) — 以內建 Client 進行互動

前言 我們花了將近一周的時間來介紹部署深度學習模型背後的概念,我想大家應該很想知道究竟該怎麼實作,所以今天就來動動手吧。 這部分的程式碼主要規劃為在本機端執行,...

2021-09-22 ‧ 由 chihying 分享
DAY 8

[Day 08] 使用 fastAPI 部署 YOLOv4 (2/2) — 自行撰寫 Client 進行互動

前言 昨天我們使用了 fastAPI 內建 client 的 UI 來與 API 互動,今天我們改為利用 Python 的 requests 函式庫編寫一個最簡...

2021-09-23 ‧ 由 chihying 分享
DAY 9

[Day 09] 建立機器學習模型 — Andrew Ng 大神說要這樣做

AI system = Code (Algorithm/Model) + Data TL;DR 建立 ML 系統時,要把 AI system = Code ...

2021-09-24 ‧ 由 chihying 分享
DAY 10

[Day 10] 模型達到商業指標的挑戰 — Test set performance 的殞落

Achieving low average tested error isn't good enough for a project. 前言 昨天談到大部分...

2021-09-25 ‧ 由 chihying 分享