模型云部署简介
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01. 云计算
02. 什么是机器学习工作流?
03. 云计算是什么?
04. 部署的方式是什么?
05. 机器学习工作流中的开发和运行
06. 机器学习课程中的部署
07. 部署与 REST APIs
08. HTTP 请求 和 HTTP 响应
09. 模型超参数调参
10. 部署特征
11. 各云平台比较
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04. 部署的方式是什么?
云服务往往通过三种方式来部署模型:
云服务把 Python 语言录入生产环境;—— 这个目前已经很少用了。
云服务支持 predictive Model Markup Language(PMML)或者 portable Format Analytics(PFA);
云服务会将 Python 模型转成生产环境中可以使用的格式,如 Pytorch、Tensorflow等;
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