Создайте локальный конвейер TFX, создайте модель анализа настроений с помощью архитектуры Transformer и обслуживайте модель с помощью TF Serving 1. Введение В этой статье мы рассмотрим процесс создания конвейера для развертывания модели анализа тональности . Эта статья является первой из двух частей. В этой части мы расскажем, как запустить наш конвейер локально. Во второй части CI/CD для пайплайнов TFX с Vertex и AI Platform мы расскажем, как сделать нашу модель доступной..

Как мне сделать этот удивительный код, который я написал, доступным для всех? Развертывание вашего первого веб-сайта — это потрясающий опыт, который можно добавить к важным вехам веб-разработки. Путь к достижению этой вехи начинается с осознания того, что есть много разных способов показать свой код! Существует множество способов развернуть свой веб-сайт, начиная от посещения веб-сайта и простого подключения вашего репозитория GitHub до полноценного хакерства* в терминале (*по крайней..

Существует несколько методов развертывания моделей машинного обучения, некоторые из которых включают: 1. RESTful API: этот метод включает создание RESTful API, который предоставляет функциональные возможности модели через Интернет. API может использоваться другими приложениями для прогнозирования с использованием развернутой модели. 2. Контейнеризация. Этот метод включает упаковку модели и ее зависимостей в контейнер, например контейнер Docker. Это упрощает развертывание..