智联云探索未来,引领智能时代:AllInOneAI解决方案Amazon部署

当我们回顾人类历史的发展脉络,科技创新无疑是推动社会进步的重要驱动力。从工业革命到信息时代,每一次科技革新都在不同领域引发了深远的影响,给我们的生活带来了巨大的变化。而今天,我们正站在人工智能技术革命的门槛上,迎接着全新的智能时代。

正是基于对这一问题的深刻认识,笔者有幸为大家介绍:All-In-OneAI亚马逊云解决方案(以下简称All-In-OneAI解决方案)。这一综合性AI解决方案汇集了最新的人工智能技术和专业知识,旨在帮助企业和组织们顺利迈入智能化的未来。不论您是哪个行业,无论您面临着什么样的挑战,All-In-OneAI解决方案将为您提供全方位的支持和解决方案。

接下来,我们将为您介绍All-In-OneAI解决方案的架构、功能和部署流程,带您一同探索这个充满可能性的智能世界。无论您是企业家、技术专家,或是对人工智能充满好奇的普通读者,本文将为您提供有价值的信息和见解,让您更好地了解和把握All-In-OneAI解决方案所带来的巨大潜力。让我们一起开启智能时代的大门,共同迎接未来的挑战!

该方案包含了AI/ML流程中常用的云端和设备端的数据标注、模型训练、部署推理等基础功能,使整个流程实现低门槛、全功能、可视化、可定制化。客户即使对AI/ML没有深入了解,也可以通过图形化界面完成整个AI/ML流程,解决特定业务场景下的业务问题。

该解决方案可以针对这些特定的业务场景进一步导出AI/ML模型,提供完整的源代码、演示网站以及企业客户可以直接使用或进一步定制的自动化部署方式。帮助企业客户加速整个AI/ML实施流程,推动企业将更多业务负载转移到亚马逊云科技。

支持多种工业模型和可视化演示

已经支持多种工业模型,包括轨道维护、PPE检测、图像分类、图像搜索、文档识别、收据识别、通用对象检测、客户情绪分析、摘要生成、文本标注、文档中的实体和关系提取等,以直观的方式演示实时推理或运行批量推理任务。

支持多种机器学习算法

已经支持多种机器学习算法,包括对象检测、图像分类、OCR/表格识别、文本摘要、文本分类、命名实体/关系识别、细粒度情感分析等。您可以根据自己的支持的算法数据按需定制工业模型。

支持完整的机器学习过程

支持标注、训练、云/边部署、实时推理、批量推理、流水线等多种机器学习任务,提供完善的API支持,方便定制化开发,提供多种示例代码,提供部署脚本,实现自动化在全球区域部署。

All-In-OneAI支持3种AI/ML算法:

用于对象检测、图像分类、图像搜索、OCR等的计算机视觉算法

Yolov5

GluonCV

PaddleOCR

用于文本摘要、文本分类、关键字提取、命名实体和关系识别、基于生成方面的情感分析等的自然语言处理算法

CPT

GBASA

PaddleNLP

DeBERta

Keybert

T5Pegasus

GluonTS

EC2区域选取

本次次计划在部署IDP的实例上进行All-In-OneAI的部署,但是过程中一直报错,在执行Deployment语句下执行不下去。IDP实例创建在us-east-1区域,怀疑是pull代码时,跨区域的问题,又从新在us-west-2创建Linux服务器,完成本次实验。

下载all-in-one-ai-mian.zip

在us-west-2创建Linux服务器,下载all-in-one-ai-mian.zip

执行如下命令

解压并进入到当前目录

查看并解压文件,执行命令

解压到当前文件夹

执行:在root账户下执行cd,进入到

Deployment目录下

BuildandDeploy

将目录切换到[path-to-all-in-one-ai]/deployment并运行以下命令打包python代码并为Web门户构建docker镜像,然后将资产上传到S3并将docker镜像推送到ECR哪个区域是与CloudFormation堆栈所在的相同亚马逊云科技区域。这可能需要15-30分钟。参数s3uri和aws-region是必需的,而参数algorithm是可选的,用于指定将内置哪种算法,如果未提供,则将内置所有算法。

执行

此过程比较长,大约在30分钟以上(成功截图如上)

文件包验证

执行完成后会在对应的存储桶,产生以下文件包

Cloudformation配置实施

执行cloudfomation配置(填写S3URL、证书、域名等信息内容)

Cloudformation资源创建成功

查看控制台,创建成功

Route53配置

此处需提前购买域名

在route53配置域名Cname

配置上传数据进行测试

配置数据进行测试

上传数据到S3

可正常测试训练模型

All-In-OneAI解决方案的出现,为企业和组织们打开了通往智能化未来的大门。通过集成各类先进的人工智能技术和强大的算法能力,为用户提供了全方位、高效的AI应用服务。它不仅可以助力企业实现业务的智能化转型,提升工作效率和竞争力,还能够创造更多创新性的商业模式和产品。

随着AI技术的不断进步和发展,All-In-OneAI解决方案将持续不断地更新和完善,以满足不断变化的市场需求和用户期望。它将继续引领智能时代的潮流,成为推动行业发展的强大助力。

THE END
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7.可视化数据结构算法演示Basics Stack: Array Implementation Stack: Linked List Implementation Queues: Array Implementation Queues: Linked List Implementation Lists: Array Implementation (available injavaversion) Lists: Linked List Implementation (available injavaversion) Recursion https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
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12.干货算法学习必备诀窍:算法可视化解密腾讯云开发者社区算法可视化是伴随着需求而发展的一门技术,用户的需求决定了算法可视化的发展方向。从只提供文字和简单图表的无可视化阶段,到通过弹出式问题与用户交互,从用户能改变系统所演示算法的数据,再到自主创建自己的算法的可视化动画,用户的需求不同,其在系统中的参与层级也不同。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1605577
13.10种图算法直观可视化解释我们为过去十年中最先进的图像解释技术整合了视觉界面,并对每种技术进行了简要描述。 过去11年中用于解释神经网络的最新方法是如何发展的呢? 本文在 Inception 网络图像分类器上尝试使用引导反向传播进行解释演示。 可视化图布局算法简介 Fruchterman Reingold (FR) FR算法将所有的结点看做是电子,每个结点收到两https://www.pianshen.com/article/65641875805/
14.一个可视化学算法的好工具程序员学算法和数据结构时,如果从纯文本和静态图来学,挺枯燥的。 相反,可视化动画工具,真是一个非常棒的帮手。这类工具/网站,我们曾介绍过 3 个: 旧金山大学数据结构和算法的可视化学习工具 http://hao.jobbole.com/visualizing-algorithms-and-data-structure/ https://www.jianshu.com/p/c53f5031fc76
15.支持可视化配置的深度强化学习应用编程框架,30分钟上手强化general特性以及可视化演示 general特性 general项目原计划至少实现四个方面的特性:支持可视化操作、集成主流强化学习算法、支持非gym环境交互、提供工业应用项目案例集,在1.0版本中实现了前三个特性的支持,工业应用项目案例集需要随着项目的推广和实践来积累。 https://github.com/zhaoyingjun/general
16.Python数据挖掘与机器学习实战选题.pdfDBSCAN等经典聚类算法原理 10.2 、python 实现 k-means 算法 第十章:聚类与集成算法 10.3 、聚类算法应用场景与特征工程 10.4 、Adaboost 集成算法原理 案例实战:聚类算法可视化演示 (可自己定) 11.1 在线学习 11.2 迁移学习 11.3 增强学习 11.4 LSTM 11.5 GAN 第十一章:其他机器学习算法 最新机器学习算法 (可https://max.book118.com/html/2021/1111/8051075035004035.shtm