雷鋒網(wǎng)按：本文為 AI 研習(xí)社編譯的技術(shù)博客，原標(biāo)題 Ready-to-Use Deep-Learning Models，作者為 Patrick Titzler。

翻譯 | 老周     整理 | MY

您是否想過對(duì)圖像進(jìn)行分類、識(shí)別圖像中的人臉或位置、處理自然語言或文本，或者根據(jù)應(yīng)用程序中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)創(chuàng)建推薦? 通過深度學(xué)習(xí)（使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)），你可以做到這一點(diǎn)，甚至超出你期望。

工作中的目標(biāo)識(shí)別。照片來源于 Unsplash 網(wǎng)站（Alexis Chloe 提供）https://unsplash.com/photos/dD75iU5UAU4 

為了將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到您的數(shù)據(jù)（文本、圖像、視頻、音頻等）中，您需要一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的模型、一個(gè)運(yùn)行時(shí)環(huán)境、數(shù)據(jù)清洗，特征轉(zhuǎn)換，以及后期邏輯處理轉(zhuǎn)換模型，以便得到期望的結(jié)果。

讓我們簡(jiǎn)單地看一看如果您要使用深度學(xué)習(xí)模型通常需要完成的步驟：

• 獲得一個(gè)適合你需要的訓(xùn)練有素的深度學(xué)習(xí)模式。深度學(xué)習(xí)模型往往（非常）龐大和（非常）復(fù)雜，有些模型甚至還沒有被很好地理解。訓(xùn)練這些模型通常需要時(shí)間和資源，需要大量的數(shù)據(jù)和大量的機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，以及諸如 TensorFlow、Caffe、PyTorch 或 Keras 等框架的知識(shí)。

• ETL 過程：實(shí)現(xiàn)預(yù)處理輸入的包裝器代碼，調(diào)用框架以生成模型輸出并將輸出轉(zhuǎn)換為適合應(yīng)用程序的格式。

預(yù)訓(xùn)練的模型+包裝器= 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用使用前提準(zhǔn)備

為了讓您和我這樣的開發(fā)人員簡(jiǎn)化這個(gè)過程，我們?cè)O(shè)置了模型資產(chǎn)交換 Model Asset Exchange（MAX）。 IBM Code Model Asset Exchange (MAX) 是一站式交流平臺(tái)，開發(fā)人員可在此查找和使用免費(fèi)的開源深度學(xué)習(xí)模型，它提供使得經(jīng)過良好測(cè)試的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型供大家免費(fèi)使用。

如果您在本地計(jì)算機(jī)上安裝了 Docker（或者可以將 docker 容器部署到云端），您將在不到五分鐘的時(shí)間內(nèi)運(yùn)行基本的即用型深度學(xué)習(xí)服務(wù)。

注意：模型資產(chǎn)存儲(chǔ)庫還包括一個(gè)用于部署到 Kubernetes 的啟動(dòng)器配置文件。

入門

從 MAX 網(wǎng)站中選擇所需的模型，克隆引用的 GitHub 存儲(chǔ)庫（它包含您需要的所有內(nèi)容），構(gòu)建并運(yùn)行 Docker 映像。

注意：Docker 鏡像也在 Docker Hub 上發(fā)布。

例如，如果您想用標(biāo)題注釋圖像，描述可視化的內(nèi)容，請(qǐng)選擇圖像標(biāo)記模型并在終端窗口中運(yùn)行以下命令:

容器運(yùn)行后，您可以使用公開的 REST API 來探索 Swagger 規(guī)范或使用該模型。

Docker 容器提供了從 Model Asset Exchange 探索和使用深度學(xué)習(xí)模型所需的所有功能。

在您的 web 瀏覽器中打開下面這個(gè)鏈接：http://localhost:5000 ，來訪問 Swagger 規(guī)范并查看可用的 API 端點(diǎn)。請(qǐng)注意，API 端口號(hào)因型號(hào)而異; 例如 一些 Docker 鏡像可能會(huì)暴露訓(xùn)練的端口號(hào)，而有些則不會(huì)。

注意：服務(wù)隱藏了很多復(fù)雜性。對(duì)于初學(xué)者來說，您不必精通用于在模型上操作的框架。您也不必將輸入轉(zhuǎn)換為框架理解的內(nèi)容，或者將模型輸出轉(zhuǎn)換為應(yīng)用程序友好的格式。

初步使用 API 

測(cè)試驅(qū)動(dòng)服務(wù)的最快方法是通過生成的 Swagger UI。提供請(qǐng)求的輸入（在此示例中為圖像的位置）并發(fā)送預(yù)測(cè)請(qǐng)求：

使用 Swagger UI 運(yùn)行一個(gè)快速測(cè)試。注意本例中的低概率;生成的圖像標(biāo)題可能不能準(zhǔn)確地反映圖像內(nèi)容。

或者，

......

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