🥞 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PyTorch和PyTorch 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-commit和GitHub 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。