В заметке я расскажу как в 50 строчек Python кода создать рабочий прототип веб приложения с рабочей моделью машинного обучения. Представьте, что у вас есть классная идея проекта. Теперь нужно реализовать MVP (minimum viable product) и показать его менеджеру/партнеру/ инвестору или просто похвастаться перед друзьями.
Мы будем использовать BentoML. Это гибкая высокопроизводительная платформа, которая идеально подходит для создания MVP.
Возможности BentoML:
- поддерживает несколько фреймворков машинного обучения, включая Tensorflow, PyTorch, Keras, XGBoost и другие.
- собственное облачное развертывание с Docker, Kubernetes, AWS, Azure и многими другими
- высокопроизводительное онлайн-обслуживание через API
- веб-панели мониторинга и API для управления реестром моделей и развертыванием
Читать далее →