1.jpg 针对于特定问题（例如自然语言处理，即 NLP，或图像识别）的深度学习模型开发、训练和调参，需要耗费时间与资源。这通常还包括使用功能强大的处理器来训练大型数据集上的模型。...然而，一旦模型成功运作，彼时使用它来对新数据生成预测就会更简单，计算成本也会更低。当下唯一的困难是将模型从其开发环境转移到应用程序产品中。...设置 Python 虚拟环境 您将使用 Python 来创建模型并将模型部署到 Flask API。...从简单的线性分类器，到复杂的神经网络，在 MNIST 上已经有许多不同种类的模型进行了训练。目前，最好的模型能够实现仅 0.21％ 的错误率。...由于开发与训练深度学习模型超出了本教程的范围，因此我们不对下面的代码进行解释。该模型是 Elite Data Science 优秀教程中示例的一个简化版本。
当我第一次被要求用这样的方法将一个项目当做library导入另一个项目时，其实我是拒绝的，因为，你不能让我导，我就马上导，第一我要试一下，因为我不愿意导入完成后再加上一些特技上去，代码“DUANG~~”...勾选Is Library,点击确定； 然后，右键单击需要导入library的项目，选择属性（Properties）： ? 点击“Add”： ?
如何将 ASP.NET Core MVC 项目的视图分离到另一个项目 在当下这个年代 SPA 已是主流，人们早已忘记了 MVC 以及 Razor 的故事。但是在某些场景下 SSR 还是有意想不到效果。...最近在项目中回归传统效果还是不错。 有的时候我们希望将视图（Views）从主项目中分离出来，以提高项目的模块化程度。本文将介绍如何将视图分离到另一个 Razor 类库项目中。...步骤 1：创建 Razor 类库项目 首先，我们需要创建一个新的 Razor 类库项目。...步骤 3：主项目引用新项目 接下来，我们需要在主项目中添加对新 Razor 类库项目的引用。...stylesheet" /> 以上就是将 ASP.NET Core MVC 项目的视图分离到另一个项目的步骤
部署模型需要考虑以下几个方面：模型保存与加载API服务容器化部署云端部署1.2 部署的重要性部署模型的主要目的是将模型从研究环境转移到生产环境，提供可访问、可扩展和高效的服务。...2.3 云服务常见的云服务平台包括Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP)和Microsoft Azure等。...response)if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)4.3 测试API服务启动Flask应用并测试API服务：python app.py在另一个终端中...在云端部署模型6.1 选择云平台常见的云平台包括AWS、GCP和Azure。这里以AWS为例。6.2 使用AWS EC2部署登录AWS管理控制台，创建一个新的EC2实例。...通过这些步骤，你可以将训练好的模型部署到生产环境中，提供实际应用的预测服务。希望本文能够帮助你掌握模型部署技术，并应用到实际项目中。
AT＆T将Google添加到其NetBond for Cloud平台上，允许企业将工作负载安全地转移到Google云平台（GCP）中，作为其多云策略的一部分。...谷歌今年4月推出的合作伙伴互连平台促成了与AT&T的合作，该平台提供与GCP的私有连接，并且能够以高达10 Gb/s的速度访问远程数据中心。...AT＆T公司于2013年推出的NetBond产品，该产品是AT&T首款商用软件定义网络（SDN）产品之一，它被设计为针对云服务提供商的完全托管网络和云基础设施连接模型。...Andy Daudelin表示AT&T提供了超过60个API，能够让用户在自定义应用程序或平台中执行功能，选择NetBond作为连接方法的客户将该服务视为连接到云的另一个节点。
从那里开始，我们将编写一个脚本将我们训练 好的Keras模型从HDF5文件转换为序列化的CoreML模型 – 这是一个非常简单的过程。 接下来，我们将在Xcode中创建一个Swift项目。...感谢它，使这个项目成为可能！ 通过CoreML和Python使Keras模型与iOS兼容 在本节中，我们使用pip安装coremltools包。...然后，我使用上篇文章的代码重新训练模型。background类由从我的系统上的UKBench数据集中随机抽取的250个图像组成。 在Xcode中创建一个Swift + CoreML深度学习项目 ?...第1步：创建项目 为了规整，我在我的主目录中创建一个名为xcode的文件夹，用于存放所有的xcode项目。我创建了以下目录： 〜/ adrian / xcode 。...接下来，你可以随意命名项目，我将它命名为“pokedex”，如下所示。 ? 第2步：删除storyboard storyboard是一个视图控制器（可视化模型/视图/控制器架构）。
同时我们构建了一个矩阵，来回答关于如何将数据从数据中心迁移到云基础平台的问题。...logging 法务日志 Intrusion detection capabilities 入侵检测功能 Change monitoring 变更监控 我们还考虑到在多租户云环境中运行会引入新的告警模型...幸运的是，Google已经考虑了这些威胁模型，并经过讨论处理了大部分。 对于大多数控件，我们找到了云平台上等效的功能。 而静态数据加密，则没有经过自己设计获得了新的安全控制。...在Google中，每个GCP服务都是互联网服务，用户不能通过面向客户的白名单控制访问Google Compute Engine（GCE）项目之外的计算机。...我们通过使用GCP服务帐户解决了这个问题。 每个GCE项目都会获得默认服务帐户，用户在GCE中启动的任何实例都可以模拟该服务帐户以访问其他服务。
我们最近宣布选择谷歌云平台（GCP）作为我们的云提供商，而且这是个明智的决定。这标志着Etsy从自托管转为选择了一流的提供商。...为了方便收集所有的需求，我们使用RACI模型来确定子项目的关系。 RACI RACI模型用来确定责任、义务、咨询和通知每个子项目的人员。...然而，在这次实验中，我们没有使用GCP，因此没有对云服务商最终选择上得出一致的理解。 因此，我们做了一项实验，基于 GCP 利用 Dataproc 和 Dataflow 运行批量任务。...每个厂商的总分分数都超过了50,000点，并且 GCP 超过了其他的10%。...不必说，这不是无关紧要的工作，而是一个转移到 GCP 的多年项目的开始。 我们有一个积极的时间表，要在两年内实现我们的目标。我们会继续关注创新的产品特色上这么做，并在过度期间最小化风险。
GCP 上的资源和服务根据抽象性和适用性级别分为全球，区域和区域。 组织在 GCP 上管理的任何资源都必须是项目的一部分。 项目是组织提供的所有资源的顶级抽象。...在 GCP 中，项目由项目名称，项目 ID 和项目编号唯一标识。 GCP 提供了 Web 界面控制台，命令行界面（CLI）和 Cloud Shell，以与各种服务进行交互。...因此，在这种情况下，即使抢占式实例发生故障，该作业也将转移到另一个节点，并且不会产生任何影响。 Cloud Dataproc 集群的定价随实例而异，但是具有非常有竞争力的定价。...（例如精度和召回）： 评估模型 与传统的机器学习管道不同，在传统的机器学习管道中，我们需要在评估数据集上评估模型，而 GCP 在内部使用测试集中的项目评估模型。...构建一个 DialogFlow 智能体 作为通用 GCP 原则，GCP 项目中存在任何服务。 一个 GCP 项目可以包含一个 DialogFlow 智能体。
在下一章中，我们将基于在实际项目上的经验，介绍在 GCP 上实现 TensorFlow 模型的最佳和行之有效的实践。...如果另一个模型比现有模型更可靠或更成功，则会引发缺陷。 您可以在 Google Cloud AI Platform 预测中使用本地predict命令检查模型的预测方式，然后再使用它。...但是，如果您正在使用自定义预测例程，并且需要在模型版本中具有一组不同的权限，则可以添加另一个服务帐户以供使用。...我们将通过以下步骤使用视觉 API 来执行光学字符识别（OCR）： 在 GCP 上创建一个新项目。 建议您使用一个新项目来尝试 OCR。 转录文档后，可以根据需要删除该项目，而不会影响任何其他应用。...AI Hub 是即将加入 GCP 的另一个非常有用的功能。 AI Hub 是用于构建最复杂的 ML 管道的一站式设施。
背景 Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后，为降低维护工作量，我们开发了一个 Github Webhook 项目，用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持...经过一番准备之后，两个项目用相似的 Flask 代码，以在 VPS 上运行的 Docker Image 的形式支撑了两个本地化工作组的工作流程。...未解决这些问题，新建了 Webhook 项目，经过对代码的修改，将流程定制工作全部转移到配置文件之中，并将流程处理代码进行了固化，在此基础上，分别实现了 Flask、AWS Lambda 以及 GCP...GCP Function 入口代码 GCP Function 版本的 Webhook 以 main.py 为入口，这是强制规定。...一点对比 GCP Function 的 HTTP 触发器没有提供对网址的定义功能。 AWS 日志不免费提供，但是比 GCP 更方便。 AWS 没有提供 Python 的依赖处理。
今天就给大家介绍一个项目，会从以下几个方面展开： SkyPilot 项目介绍 SkyPilot 工作原理 SkyPilot 使用场景为什么多云成为新常态？ 尝试 SkyPilot 以下为详细内容。...它被 10 多个组织用于各种用例，包括：GPU/TPU 模型训练（成本节省 3 倍）、分布式超参数调优以及 100 多个 CPU 抢占实例上的生物信息学批处理作业（在持续使用的基础上成本节省 6.5 倍...SkyPilot 自动执行云上正在运行的作业的繁重工作： 可靠地配置集群，如果发生容量或配额错误，自动故障转移到其他位置 将用户代码和文件（从本地或云存储桶）同步到集群 管理作业排队和执行 SkyPilot...此外，用户在 AWS 上运行的相同作业只需更改一个参数就可以在 GCP/Azure 上运行。 用户还使用 SkyPilot 在谷歌的 TPU 上训练大模型。...例如，GCP 的 TPU V3 仅在其 35 个全球区域中的 2 个区域可用。 (3) 分散从多个区域获取稀缺资源更容易成功。
本章我们会介绍如何部署模型，先是TF Serving，然后是Google Cloud AI平台。还会快速浏览如何将模型部署到移动app、嵌入式设备和网页应用上。...GCP中的每个资源都属于一个项目。包括所有的虚拟机，存储的文件，和运行的训练任务。创建账户时，GCP会自动给你创建一个项目，名字是“My First Project”。可以在项目设置改名。...项目有一个唯一ID和数字。创建项目时，可以选择项目ID，选好ID后后面就不能修改了。项目数字是自动生成的，不能修改。如果你想创建一个新项目，点击New Project，输入项目ID。...图19-22 启动Google Cloud Shell 如果想在自己机器上安装SDK，需要运行gcloud init启动：需要登录GCP准许权限，选择想要的GCP项目，还有想运行的地区。...问题是训练代码如何将指标传回给AI Platform，以便决定下一个试验使用什么超参数？
译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 最近，优步在其官方工程博客上发布了一篇 文章，阐述了将批数据分析和机器学习（ML）训练的技术栈迁移到 谷歌云平台（GCP） 的战略。...优步的初始战略包括利用 GCP 的对象存储作为数据湖存储，同时将数据技术栈的其他部分迁移到 GCP 的基础设施即服务（IaaS）上。...这种方式可以实现快速迁移，并将对现有作业和流水线的影响降至最低，因为他们可以在 IaaS 上复制其内部软件栈、引擎和安全模型的对应版本。...为了确保平滑和高效的迁移，优步团队制定了几项指导原则： 通过将大部分批处理数据栈原封不动地转移到云 IaaS 上，最大限度地减少使用中断；他们的目标是避免用户的人工制品或服务发生任何变化。...通过标准化 Apache Hadoop HDFS 客户端，他们将会抽象出内部 HDFS 实现的具体细节，从而实现与 GCP 存储层的无缝集成。
我们还将探讨合适的边缘解决方案如何将这些优势转移到最终用户。 仅依赖一个云的问题 你可能认为你的业务不需要多云方法。但有两点需要考虑： 首先是云故障，云故障确实会发生。...即使没有故障的威胁，依赖单一云也会在需要手动迁移到另一个云时造成巨大的麻烦，这需要大量的时间、金钱和资源，而且还容易出现人为错误。...当我们说“多云”时，我们的意思是你的应用程序存在于（你可能已经猜到了）多个云中，这些云可以包括混合云、私有云和公共云，比如 AWS、GCP 和 Azure。...采用多云方法，你可以： 从运行在一个云上的应用程序中获取数据，并在另一个云中对其进行分析，而无需手动迁移任何数据。 轻松地从一个云提供商迁移到另一个云提供商。...如果一个云出现故障，另一个为同一地理位置提供服务的云提供商将接管。 最终这意味着你的数据更加灵活和弹性，繁重的工作由你代劳——无需管理、移动或复制你的数据。 但我们不想止步于此。
据 Pinecone 称，检索增强生成 (RAG) 将大型语言模型 (LLM) 与向量数据库结合起来，通过三种不同的方式增强 LLM 的知识：RAG 可以提供最新信息，利用领域外知识，并解决幻觉问题。...研究人员已经证明，即使是在训练模型的数据上，RAG 也能降低产生幻觉的可能性。此外，RAG 系统可以引用信息的原始来源，允许用户验证这些来源，甚至使用另一个模型验证答案中的事实是否有支持的来源。...社区对这个新的选项反响热烈，开发者要求提高读取限制和将工作负载从 pod 转移到无服务器的选项。...无服务器选项的初始预览目前仅在一个 AWS 区域（us-west-2）提供，Pinecone 希望未来将支持其他地区以及 Azure 和 GCP。
GCP 还允许您自定义出现在 GCP 控制台上的标签。 现在，您应该完成 GCP 帐户设置。 为了能够使用 GCP 中的工具，您需要创建一个带有有效账单帐户的 GCP 项目。...在 GCP 上创建您的第一个项目 一个项目可帮助您系统地组织所有 GCP 资源。 只需单击几下即可在 GCP 上创建项目： 登录到您的 Google 帐户后，使用这里打开 GCP 控制台。...或之前注册时确实创建了任何项目，则其中一个项目将显示在标记的区域中（fast-ai-exploration 和 gcp-api 是我在 GCP 上创建的两个项目）。...创建项目后，它应出现在项目列表中。 您始终可以使用 GCP 在其控制台页面上提供的便捷下拉菜单导航至此列表。...此外，我们必须为智能体选择一个 Google 项目。 Google 项目，或者简称为项目，是您在 GCP 研究中遇到的一个术语。
两种方式：通过项目或认证。 证书能够帮你告诉未来的客户和雇主，「嘿，我已经掌握了技能，并且我也努力获得了认证。」 谷歌用一句话对此进行了总结。...展示你在Google Cloud平台上设计和构建数据处理系统以及创建机器学习模型的能力。...在此之前，将由Google Cloud从业者讲授如何使用Google BigQuery、Cloud Dataproc、Dataflow和Bigtable等不同的项目。...这是我在考试后偶然发现的另一个资源。我看了一下，这份资源全面又简洁。另外，它是免费的。这可以在练习考试间歇将其当做补充读物，甚至可以在认证之后用来回顾。...实现机器学习模型（大部分改变都在这里） [新] 4. 确保解决方案质量 版本2将版本1的第1、2、4和6合并为1和2。它还将版本1的第5和第7部分合并到第4部分。
这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门，以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。 译自 Using Gemini models from Go。作者 Eli Bendersky 。...任务 我们将要求模型解释两张龟的图像之间的区别，这张： 和这张： 使用 Google AI SDK 使用 Google AI SDK，您只需生成一个 API 密钥（与 OpenAI 的 API 类似）即可访问模型...当我们运行此示例时，模型的响应会以 JSON 对象的形式输出。...Vertex SDK 如果您是 GCP 的客户，并且已经设置了 GCP 项目的计费等其他事项，您可能想使用 Vertex Go SDK。...其中 GCP_PROJECT_ID 是具有您的 GCP 项目的 env 变量，位置/区域可以根据您的偏好进行设置。
我将使用Nitric进行部署，在AWS和GCP上部署相同的代码库。 注意：有关如何自行运行此项目的逐步指南，请遵循Llama 3.2 on AWS Lambda指南。...顺便说一句，GCP Cloud Run默认分配2GB的临时存储空间，因此无需更改。 CPU 即使设置了CPU和内存，模型在GCP上也只有大约50%的时间可以加载。...故障通常会导致超时，这开始表明CPU分配不足以满足模型的初始加载需求。经过一些反复试验，我启用了GCP的CPU加速功能，此功能可在无服务器应用程序的启动阶段暂时提供额外的CPU能力。...如果我能找到一种方法避免 CPU 提升，那么 GCP 上的成本可能会降低，因为我不会将 CPU 使用量加倍。另一个需要考虑的是，推荐的内存是 16GB，这可能会导致更好的模型性能。...GCP Cloud Run 支持高达 32GB，而 AWS 支持高达 10GB。 最终，无服务器计算可能难以处理大型模型，或者当应用程序需要长时间进行密集计算时。
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