AI/ML
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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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2021年のトップ開発者トレンド
2021年の開発チームに関連する主なトレンドは何ですか? ここでは、Dockerチームからのトップピックを紹介します。
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Kubeflow for Docker に依存する
このブログでは、Docker Captain Alex Iankoulski が、Docker Desktop for Mac または Windows を使用して Kubeflow をネイティブに実行する方法を示します。
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