В этом руководстве мы рассмотрим, как настроить и запустить нашу систему прогнозирования в сервисе AWS EC2. На самом деле это продолжение первой части серии руководств, в которой мы развернули систему на Flask. Я бы порекомендовал вам сначала прочитать это — https://jinooo.medium.com/personality-prediction-system-end-to-end-deployment-on-flask-10d1af9faf78 . Амазон EC2 Это веб-служба Amazon, предоставляющая масштабируемые вычислительные экземпляры в облаке. Используя это, вы..

Опубликуйте API машинного обучения в Интернете примерно за… 15 минут Вы работали над своим приложением машинного обучения, и скоро появится живая демонстрация. Вы хотели отправить его на Github, добавить Docker и провести рефакторинг кода, но вчера вы потратили весь день на какую-то глупую pickle ошибку, которую до сих пор не понимаете. Теперь у вас всего 1 час до презентации, и ваше приложение машинного обучения должно быть доступно в Интернете. Вам просто нужно получить доступ к..

Те из вас, кто только начинает заниматься глубоким обучением или глубоким обучением с подкреплением, знают, что это помогает работать с графическими процессорами. Графические процессоры могут ускорить время обучения для глубоких нейронных сетей, а попытка запустить модели глубокого обучения на вашем локальном компьютере может быть медленной. Здесь могут помочь Amazon Web Services (AWS). В AWS вы можете подготовить экземпляр g2 или p2 - это типы инстансов с мощными графическими..