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IBM Developer Model Asset Exchange with Nick Pentreath

IBM Developer Model Asset Exchange with Nick Pentreath

Spark开源社区
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在培训阶段,用户面临一系列挑战,包括处理各种深度学习框架,硬件要求和配置,更不用说代码质量,一致性和包装。在部署阶段,他们面临另一系列挑战,从数据预处理和后处理的自定义要求到跨框架的不一致,再到服务API缺乏标准化。 IBM Code Model Asset eXchange(MAX)的目标是消除这些进入门槛,以便开发人员为其企业应用程序获取,培训和部署开源深度学习模型。在建立交流中,我们遇到了所有这些挑战等等。 在培训阶段,我们的目标是利用Fabric for Deep Learning(FfDL:https://github.com/IBM/FfDL),这是一个开源项目,为Kubernetes提供独立于框架的深度学习模型培训。对于部署阶段,MAX提供基于容器的完全独立的模型工件,包括端到端深度学习预测管道并公开标准化REST API。 本演讲探讨了构建MAX的过程,遇到的挑战和问题,开发的解决方案,沿途的经验教训以及跨框架,标准化深度学习模型培训和部署的未来和最佳实践。
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