AI/ML
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会話型AIが簡単に:RasaとDockerを使用したチャットボットデモのゼロからの開発
Rasa と Docker を使用した会話型 AI チャットボットの構築とデプロイについて説明し、機械学習モデルのスケーラビリティ、一貫性、管理の簡素化のためのコンテナ化の重要性を強調します。
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DockerとKaskadaを使用したAI/MLのフルスタック再現性
Docker と Kaskada が機械学習の開発サイクルをどのように改善し、加速しているかをご覧ください。
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ハグフェイスのDockerスペースで機械学習アプリを簡単に構築
ハグ フェイス ハブと、その Docker スペースを使用して機械学習アプリを簡単に構築する方法について説明します。
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DockerとHugging FaceがAIの民主化に向けて提携
Hugging FaceとDockerが提携してAIを民主化し、ソフトウェアエンジニアがAIにアクセスしやすくすることを発表できることを嬉しく思います。
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Python、Streamlit、および Docker を使用して顧客離反予測モデルを開発およびデプロイする方法
顧客離れは困難ですが、私たちはそれと戦うことができます! Python、Streamlit、Docker が、解約を最小限に抑える予測モデルの構築にどのように役立つかをご覧ください。
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エッジでのノーコードAIビジョンを使用した小売店の商品検出システムの構築と展開
このチュートリアルでは、Docker と、イベント ドリブン アプリケーション用のローコード プログラミング言語である Node-RED を使用して、小売店の商品検出システムを構築する方法を学習します。
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PyTorch を使用して線形回帰モデルをトレーニングしてデプロイする方法
PyTorch の概要を理解し、線形回帰などの単純な問題に使用する方法と、アプリケーションをコンテナー化する簡単な方法を学習します。
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GPU アクセラレーションアプリケーションを Amazon ECS にデプロイする方法
多くのアプリケーション、特にリソースを大量に消費する機械学習 (ML) アプリケーションでは、GPU アクセラレーションを利用できます。 このようなアプリケーションの開発時間は、開発に使用するマシンのハードウェアによって異なる場合があります。 コンテナ化は、再現性のために開発を容易にし、セットアップを他のマシンに簡単に転送できるようにします。 最も重要なことは、コンテナ化されたアプリケーションは、さまざまなハードウェア構成を利用できる Amazon ECS などのプラットフォームに簡単にデプロイできることです。
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