<br> סיכום
דגמי IBM Model Asset eXchange (MAX) שמתארחים ב-Machine Learning eXchange (https://ml-exchange.org/models/) נתנו למפתחי יישומים ללא ניסיון במדעי נתונים גישה קלה למודלים מובנים מראש של למידת מכונה. דפוס קוד זה מראה כיצד ליצור יישום אינטרנט פשוט כדי להמחיש את פלט הטקסט של מודל MAX. אפליקציית האינטרנט משתמשת ב- גלאי אובייקטים מ-MAX ויוצר ממשק משתמש פשוט באינטרנט המציג תיבות תוחמות סביב אובייקטים שזוהו בתמונה ומאפשר לך לסנן את האובייקטים על סמך התווית שלהם והדיוק הסביר שניתן על ידי המודל.
תיאור
דפוס קוד זה משתמש באחד המודלים מ- Model Asset eXchange, בורסה שבה אתה יכול למצוא ולהתנסות במודלים של למידה עמוקה בקוד פתוח. באופן ספציפי, הוא משתמש ב-Object Detector כדי ליצור יישום אינטרנט שמזהה אובייקטים בתמונה ומאפשר לך לסנן את האובייקטים על סמך התווית שזוהתה ודיוק החיזוי שלהם. אפליקציית האינטרנט מספקת ממשק משתמש אינטראקטיבי המגובה על ידי שרת Node.js קל משקל המשתמש ב-Express. השרת מארח ממשק משתמש אינטרנט בצד הלקוח ומעביר קריאות API למודל ממשק המשתמש של האינטרנט לנקודת סיום REST עבור המודל. ממשק המשתמש של האינטרנט קולט תמונה ושולח אותה לנקודת הקצה של הדגם REST דרך השרת ומציג את האובייקטים שזוהו בממשק המשתמש. נקודת הקצה REST של הדגם מוגדרת באמצעות תמונת Docker המסופקת ב-MAX. ממשק המשתמש של האינטרנט מציג את האובייקטים שזוהו בתמונה באמצעות תיבה תוחמת ותווית וכולל סרגל כלים לסינון האובייקטים שזוהו על סמך התוויות שלהם או סף לדיוק החיזוי.
לאחר השלמת דפוס קוד זה, אתה מבין כיצד:
- בנה תמונת Docker של מודל Object Detector MAX
- פרוס מודל למידה עמוק עם נקודת קצה REST
- זיהוי אובייקטים בתמונה באמצעות REST API של דגם MAX
- הפעל יישום אינטרנט המשתמש בממשק ה- API של REST של הדגם
זרימה
- המשתמש משתמש בממשק המשתמש של האינטרנט כדי לשלוח תמונה ל- Model API.
- ה-API של המודל מחזיר את נתוני האובייקט וממשק המשתמש באינטרנט מציג את האובייקטים שזוהו.
- המשתמש מקיים אינטראקציה עם ממשק המשתמש של האינטרנט כדי להציג ולסנן את האובייקטים שזוהו.
הוראות
מוכנים להשתמש בדפוס הקוד הזה לשימוש? פרטים מלאים על התחלת ההפעלה והשימוש ביישום זה נמצאים ב README.
