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深度学习全流程实践 手写识别到模型部署教程

本项目为深度学习实践提供全面教程,涵盖手写文本识别到模型部署的完整过程。采用PyTorch和PyTorch Lightning框架,结合CNN和Transformer技术,使用Weights & Biases管理实验。内容包括代码质量控制、Docker容器化、AWS Lambda部署和Gradio前端开发。通过系列实验,帮助掌握现代深度学习项目的全栈开发能力。

🥞 2022年秋季全栈深度学习实验

欢迎!

作为2022年全栈深度学习课程的一部分,我们将逐步开发一个完整的深度学习代码库,以创建和部署一个能够理解手写段落内容的模型。

要了解文本识别应用程序的架构概览,请点击下方的徽章在Google Colab上打开一个交互式Jupyter笔记本:


我们将使用现代的PyTorchPyTorch Lightning技术栈。

我们将使用当今深度学习的主力:CNN和Transformer。

我们将使用我们认为最适合这项工作的工具来管理我们的实验:Weights & Biases

我们将使用pre-commitGitHub Actions为我们的代码库设置质量保证和持续集成系统。

我们将打包预测系统,并将其作为Docker容器部署在AWS Lambda上。

我们将使用Python编写的Gradio为该预测系统创建一个前端界面。

我们将使用Gantry设置监控,以提醒我们模型中可能存在的问题。

点击下方的徽章,在Colab上访问各个实验笔记本,在YouTube上观看视频

实验Colab视频
实验概览open-in-colabyt-logo
实验01:PyTorch中的深度神经网络open-in-colabyt-logo
实验02a:PyTorch Lightningopen-in-colabyt-logo
实验02b:在合成手写数据上训练CNNopen-in-colabyt-logo
实验03:Transformer和段落open-in-colabyt-logo
实验04:实验跟踪open-in-colabyt-logo
实验05:故障排除与测试open-in-colabyt-logo
实验06:数据标注open-in-colabyt-logo
实验07:部署open-in-colabyt-logo
实验08:监控open-in-colabyt-logo
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