Taller: Machine Learning as a Service (MLaaS): Sirvendo soluciones inteligentes
Tallerista: Rodolfo Ferro
Twitter: @FerroRodolfo
Contacto: https://rodolfoferro.xyz
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En este taller se creará un servicio que utilice algún modelo de aprendizaje de máquina entrenado, a través de una REST API. Todo ello con el poder de Keras, Tensorflow, NumPy, Pandas y Flask.
La idea será introducir lo que es MLaaS y entrenar una red neuronal para resolver algún problema específico utilizando Keras y Google Colab, tras esto, guardar los pesos entrenados para cargar la arquitectura de manera local y montar el sistema a través de una API construida con Flask.
Para este taller se necesitan conocimientos intermedio-avanzados sobre programación en Python, sobretodo con el uso de paquetería científica (NumPy, Pandas y de ser posible Flask y Keras). Parte de los objetivos es que posterior al taller se cuente con material y conocimientos para poder desarrollar modelos de IA como servicio; con Python, por supuesto. Para el taller se proporciona código base para a partir de ahí montar el servicio.
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La versión más reciente de Anaconda (3.7) con Python >= 3.6 va a ser requerida. Trabajaremos utilizando un entorno de Anaconda para este taller.
Para crear el conda env e instalar los requerimientos sólo clona el repo:
# Clona el repo de GitHub:
git clone https://github.com/PythonDayMX/MLaaS.git
cd MLaaSY corre lo siguiente:
# Crea el entorno de Anaconda:
conda env create -f environment.ymlPara activar/desactivar el entorno:
# Activar entorno:
conda activate MLaaS
# Desactivar entorno:
conda deactivatePara el entrenamiento del modelo de IA, estaremos trabajando en Google Colab, donde puedes acceder a notebooks en línea para crear y entrenar modelos en la nube.
Puedes importar todos los notebooks directamente a Colab en la sección de GitHub a través del link a este repositorio: https://github.com/PythonDayMX/MLaaS
El repositorio y taller están autocontenidos, a través del notebook MNIST - CNN Model.ipynb dentro de la carpeta code que contiene todo el código a desarrollarse durante el taller, además de incluirse un modelo pre-entrenado y un conjunto de imágenes utilizadas en el notebook.
- Estos documentos fueron originalmente creados por el autor.
- Cualquier uso de estos documentos o sus contenidos están permitidos a través de la licencia provista y sus condiciones.
- Para cualquier aclaración, puedes contactar al autor: https://rodolfoferro.xyz/
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