3 分鐘內使用 Python 建立機器學習模型 UI

快速建立機器學習模型的可客製化的 UI 。

可以給 Tensorflow.js 使用預先訓練好的模型

如果你的前端有使用到 Tensorflow.js ，這些模型可以使用 npm 來安裝並直接使用

一個令人愉快的機器學習工具，允許你在不編寫程式碼( no-code) 的情況下訓練/除錯、測試和使用機器學習模型

如何序列化( Serialize )–用 scikit-learn 反序列化模型以及在Heroku、AWS Lambda、ECS、Docker和Google Cloud上的部署

使用無伺服器框架( Serverless Framework )將不同的機器學習模型快速部署到可擴充且價效比高的 AWS Lambda 服務中

機器學習測試策略、影子部署、營運模型監視等等

✍以下摘要介紹翻譯自 Cortex 的專案介紹

Cortex 是一個可以將機器學習模型部署為營運網路服務的開源平台

瞭解如何在營運中整合強大而可靠的機器學習管線( Pipelines )