<br> סיכום
ההקדמה של IBM Model Asset eXchange (MAX) שמתארח ב- Machine Learning eXchange העניקה למפתחי יישומים ללא ניסיון במדעי נתונים גישה קלה למודלים מובנים מראש של למידת מכונה. דפוס קוד זה מראה כמה פשוט זה יכול להיות ליצור אפליקציית אינטרנט המשתמשת במודל MAX. אפליקציית האינטרנט משתמשת ב- Image Caption Generator של MAX ויוצרת ממשק משתמש אינטרנט פשוט המאפשר לסנן תמונות על סמך התיאורים שנתן המודל.
תיאור
מדי יום נוצרים 2.5 קווינטיליון בתים של נתונים, בהתבסס על מחקר של IBM. הרבה מהנתונים האלה הם נתונים לא מובנים, כמו טקסטים גדולים, הקלטות אודיו ותמונות. כדי לעשות משהו שימושי עם הנתונים, תחילה עליך להמיר אותם לנתונים מובנים.
דפוס קוד זה משתמש באחד המודלים מ-Model Asset Exchange, בורסה שבה מפתחים יכולים למצוא ולהתנסות במודלים של למידה עמוקה בקוד פתוח. באופן ספציפי, הוא משתמש ב- מחולל כיתוב תמונה כדי ליצור אפליקציית אינטרנט שכותבת תמונות ומאפשרת לך לסנן דרך תוכן תמונה מבוסס תמונות. אפליקציית האינטרנט מספקת ממשק משתמש אינטראקטיבי המגובה על ידי שרת Python קל משקל המשתמש בטורנדו. השרת קולט תמונות דרך ממשק המשתמש, שולח אותן לנקודת קצה REST עבור הדגם, ומציג את הכתוביות שנוצרו בממשק המשתמש. נקודת הקצה REST של הדגם מוגדרת באמצעות תמונת Docker המסופקת ב-MAX. ממשק המשתמש של האינטרנט מציג את הכתוביות שנוצרו עבור כל תמונה וכן ענן מילים אינטראקטיבי לסינון תמונות על סמך הכיתוב שלהן.
לאחר השלמת דפוס קוד זה, אתה מבין כיצד:
- פרוס מודל למידה עמוק עם נקודת קצה REST
- צור כיתובים לתמונה באמצעות REST API של דגם MAX
- הפעל יישום אינטרנט המשתמש בממשק ה- API של REST של הדגם
זרימה
- השרת שולח תמונות ברירת מחדל ל- Model API ומקבל נתוני כיתוב.
- המשתמש מקיים אינטראקציה עם ממשק המשתמש באינטרנט המכיל את תוכן ברירת המחדל ומעלה את התמונות.
- ממשק המשתמש של האינטרנט מבקש נתוני כיתוב עבור התמונות מהשרת ומעדכן את התוכן כאשר הנתונים מוחזרים.
- השרת שולח את התמונות ל- Model API ומקבל נתוני כיתוב כדי לחזור לממשק המשתמש של האינטרנט.
הוראות
מוכנים להשתמש בדפוס הקוד הזה לשימוש? פרטים מלאים על התחלת ההפעלה והשימוש ביישום זה נמצאים ב README.