帮助在云端部署 AI 和 ML 应用程序的平台

人工智能（AI）和机器学习（ML）正在影响当今几乎每个行业。本文重点介绍了这些技术在我们日常生活中的各种使用方式，以及一些开源云平台如何实现其部署。

人工智能 artificial intelligence （AI）的目标是构建能够模仿人类认知的机器和自动化系统。在全球范围内， AI 正在以各种方式改变着社会、政治和经济。 AI 应用的例子包括 谷歌帮助 Google Help 、Siri、Alexa 和特斯拉等自动驾驶汽车。

如今， AI 正被广泛使用，以有效的方式解决各行各业的难题。它被用于医疗保健行业，以做出比人类更准确、更快速的诊断。医生可以使用 AI 来诊断疾病，并在患者病情恶化时得到提醒。

数据安全对每个企业都至关重要，网络攻击的数量也在不断增加。使用 AI ，可以提高数据的安全性。这方面的一个例子是集成智能机器人来识别软件错误和网络攻击。

Twitter、WhatsApp、Facebook 和 Snapchat 只是使用 AI 算法存储和管理数十亿个人资料的社交媒体平台中的一小部分。 AI 可以整理和筛选大量数据，以找到最新趋势、标签和各种各样人的需求。

Figure 1: Key applications of machine learning

旅游业越来越依赖 AI ，因为后者可以帮助完成各种与旅行相关的任务，包括为消费者预订酒店、航班和最佳路线。为了提供更好、更快的客户服务，由 AI 驱动的聊天机器人正被用于旅游业。

工具/平台链接
Streamlithttps://github.com/streamlit/streamlit
TensorFlowhttps://www.tensorflow.org/
PyTorchhttps://pytorch.org/
scikit-learnhttps://scikit-learn.org/
Apache Sparkhttps://spark.apache.org/
Torchhttp://torch.ch/
Hugging Facehttps://huggingface.co/
Kerashttps://keras.io/
TensorFlowJShttps://www.tensorflow.org/js
KNIMEhttps://www.knime.com/
Apache Mahouthttps://mahout.apache.org/
Accordhttp://accord-framework.net/
Shogunhttp://shogun-toolbox.org/
RapidMinerhttps://rapidminer.com/
Blockshttps://github.com/mila-iqia/blocks
TuriCreatehttps://github.com/apple/turicreate
Dopaminehttps://github.com/google/dopamine
FlairNLPhttps://github.com/flairNLP/flair

表 1: ML 的工具和框架

不同领域的机器学习

让软件应用程序和小工具自行响应和发展的所有技术和工具都称为 机器学习 machine learning （ML）。多亏了 ML 技术， AI 可以在没有真正被明确编程来执行所需操作的情况下进行学习。ML 算法不依赖于预定义的计算机指令，而是从样本输入中学习一个模式，然后完全基于学习到的模式来预测和执行任务。如果没有严格的算法可供选择， ML 可以成为救命稻草。它将通过分析以前的处理方式来选择新处理方式，然后将其付诸实施。ML 为各种行业的技术进步和以前无法想象的技术扫清了道路。如今，它被用于各种尖端技术 — 从预测算法到互联网电视直播。

一个值得注意的 ML 和 AI 技术是图像识别，它是一种对数字图像中的特征或项进行分类和检测的方法。分类和人脸识别是使用这种方法完成的。

Figure 2: Streamlit cloud for machine learning

将 ML 用于推荐系统是其最广泛使用和知名的应用之一。在当今的电子商务世界中，产品推荐是一种利用强大的 ML 技术的代表性工具。网站使用 AI 和 ML 来跟踪过去的购买、搜索趋势和购物车历史，然后根据这些数据生成产品推荐。

在医疗保健行业中使用 ML 算法引起了很多兴趣。通过使用 ML 算法，可以跨多个医院部门预测急诊室等待时间。员工轮班的详细信息、患者数据以及科室讨论和急诊室布局的记录都用于帮助创建算法。 ML 算法可用于检测疾病、计划治疗和预测。

用于 ML 的云平台的主要特点：

  • 算法或特征提取
  • 关联规则挖掘
  • 基于大数据的预测分析
  • 分类、回归和聚类
  • 数据加载和转换
  • 数据准备、数据预处理和可视化
  • 降维
  • 分布式线性代数
  • 假设检验和核方法
  • 处理图像、音频、信号和视觉数据集
  • 模型选择和优化模块
  • 预处理和数据流编程
  • 推荐系统
  • 通过插件支持文本挖掘和图像挖掘
  • 可视化和绘图

基于云的 AI 和 ML 应用程序部署

AI 和 ML 的应用可以部署在云平台上。如今，许多云服务提供商使程序员能够构建模型以在其领域内进行有效的决策。

这些基于云的平台与预先训练的 ML 和 深度学习 deep learning （DL）模型集成在一起，无需任何编码或用少量的脚本即可在这些模型上部署应用程序。

Figure 3: Categories of ML deployments in Streamlit

Streamlit

Streamlit 让数据科学家和 ML 专家能够访问各种 ML 模型。它是开源的并且与云部署兼容。ML 模型可以在几分钟内准备好与数据集一起使用

Streamlit 提供一系列 ML 模型和多个类别的源代码，包括自然语言处理、地理、教育、计算机视觉等。

Figure 4: Hugging Face for machine learning

Hugging Face

这是另一个平台，为各种类别的 ML 和 AI 提供预先训练的模型和架构。许多企业巨头都在使用这个平台，包括 Facebook AI、微软、谷歌 AI、亚马逊网络服务和 Grammarly。

Hugging Face 中提供了许多预训练和部署就绪的模型，用于不同的应用程序，包括自然语言处理和计算机视觉。

使用 Hugging Face 中的 ML 模型可以执行以下任务：

  • 音频到音频处理
  • 自动语音识别
  • 计算机视觉
  • 填充蒙版
  • 图像分类
  • 图像分割
  • 物体检测
  • 问题应答
  • 句子相似度
  • 总结
  • 文本分类
  • 文本生成
  • 文本到语音翻译
  • 令牌分类
  • 翻译分类

Hugging Face 中可用的问题解决器经过优化且有效，有助于快速部署模型（图 5）。

Figure 5: Problem solvers and models in Hugging Face

这些基于云的平台对多个领域的研究人员、从业者和数据科学家非常有用，并简化了性能良好的实际应用程序的开发。

via: https://www.opensourceforu.com/2022/09/platforms-that-help-deploy-ai-and-ml-applications-on-the-cloud/

作者：Dr Kumar Gaurav 选题：lkxed 译者：Misite Bao 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux 中国 荣誉推出

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