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函数计算部署机器学习遇到的问题和解法

随着 Serverless 的流行,将应用迁移到云上已经成了一种必然的趋势。我们今天来看一下如何将机器学习应用迁移到函数计算上。 1. 本地开发 首先我们看一下本地开发机器学习应用的步骤。我们大概可以将本地开发概括为三个步骤,分别是代码编写,安装依赖,运行调试。我们分别来看一下。 1.1 代码编写 假定我们的项目结构为: project root ├── index.py ├── model_data │ ├── checkpoint │ ├── model.data-00000-of-00001 │ ├── model.index │ └── model.met └── pic └── e2.jpg 其中 index.py 存放了机器学习相关的代码,model_data 存放了数据模型,pic 中存放了要进行测试的图

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数据发展到今天,已不再是一个新的概念,基于大数据技术的应用也层出不穷,但作为一项发展前景广阔的技术,其很多作用还有待挖掘,比如为人们的生活带来方便,为企业带来更多利益等。现今,互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它,又怎样使它拥有不可估量的价值呢?这就需要不断去研究开发,让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来,并加以分析利用呢,大数据技术应运而生。在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。数据管理理念不断变革,大数据成为信息技术发展的必然选择。随着现代信息传播技术手段和方式不断丰富,信息获取、信息传递、信息处理、信息再生、信息利用等功能应用日益多样化,智能化信...

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