SeeMe.ai 部署。

这是使用以下几个步骤即可部署训练有素的模型的快速指南 SeeMe.ai ,这使您可以轻松地部署,使用和共享模型。

NB :SeeMe.ai当前处于预发行版本。您可以按照以下步骤注册帐户,每月获得1000个预测。但是请注意,像这样的未发布服务可能会不稳定,或者可能会发生实质性变化,包括价格或配额的重大变化。 SeeMe.ai 尚未宣布任何定价计划。

在你开始之前

如果您希望在Jupyter Notebook中进行这些步骤,请查看我们的 Fast.ai在Github上的快速指南.

设定

安装SDK

部署模型所需要做的就是Python SDK:

pip install --upgrade seeme

或在Jupyter笔记本中:

!pip install --upgrade seeme

创建一个客户

from seeme import Client

client = Client()

注册帐号

如果您尚未这样做,请创建一个帐户

my_password =  # example: "supersecurepassword"
my_username =  # example: "janvdp"
my_email =  # example: " [电子邮件  protected]"
my_firstname =  # example: "Jan"
my_name =  # example: "Van de Poel"

client.register(
  username=my_username,
  email=my_email,
  password=my_password,
  firstname=my_firstname,
  name=my_name
)

登录

client.login(my_username, my_password)

部署模型

导出模型以进行部署

# Put your model in eval model
learn.model.eval();

# Export your model (by default your model will be exported to `export.pkl`)
learn.export()

## Alternatively, if you want to give the exported file a name

# my_custom_filename = "a_filename_to_remember.pkl"

# learn.export(my_custom_filename)

在SeeMe.ai上创建模型

SeeMe.ai 支持具有不同框架和框架版本的不同类型的AI应用程序。

您需要做的就是获得application_id,如下所示:

import torch
import fastai

# Get the application_id for your framework (version).
application_id = client.get_application_id(
  base_framework="pytorch",
  framework="fastai",
  base_framework_version=str(torch.__version__), # or pass the version like a string: "1.6.0"
  framework_version=str(fastai.__version__), # or pass the version like a string: "2.0.10"
  application="image_classification"
)

接下来,您在SeeMe.ai上创建模型

model_name = "My Model name"
description = "Created to be used..."
classes = "Cats  和  dogs"

my_model = client.create_full_model({
    "name": model_name,
    "description": description,
    "classes": classes,
    "application_id": application_id
})

快速说明:查看所有受支持的应用程序,平台和版本:

from pprint import pprint
pprint(client.applications)

上载您的模型

client.upload_model(my_model["id"], "folder/to/model")

# Or, if you exported the model with a custom filename
client.upload_model(
  my_model["id"],
  folder="folder/to/model/",
  filename=my_custom_filename
)

添加徽标(可选)

client.upload_logo(
  my_model["id"],
  folder="folder/to/image",
  filename="image_name.png") # or ".jpg"

使用你的模型

部署模型后,可以通过多种方式使用它:

Python SDK

您现在可以使用 Python SDK 只要您具备以下条件,就可以从几乎任何地方进行预测:

  • SeeMe SDK已安装
  • 登录信息
  • 部署模型的“ id”
  • 一流的形象
image_location = "data/images/image_to_predict.png"

result = client.inference(my_model["id"], image_location)

打印结果

print(result["prediction"])
print(result["confidence"])

在网上

您也可以通过以下方式打开网络应用 app.seeme.ai 并使用您的凭据登录。

您将看到所有模型以及任何人都可以使用的公共模型的概述。

单击模型开始进行预测。

Seeme-ai,你的第一个模型猫狗

这是详细信息屏幕的外观:

 SeeMe.ai 第一个模型详细信息屏幕

下一个:

  • 点击 select image
  • 找到您要分类的图像
  • 点击分析
  • Look at resultconfidence to see what the prediction is.

 SeeMe.ai 模型预测示例

iOS /安卓

您还可以在我们的本机移动应用程序上访问所有模型-您的模型,共享模型和公共模型。您可以从 iOS应用商店 安卓 Play商店 .

登录后,您将看到模型概述:

 SeeMe.ai 移动型号列表

在模型细节上,您可以使用相机拍照或从图库中选择:

 SeeMe.ai 模型的详细信息

并查看您的模型的想法:

 SeeMe.ai 模型预测

模型做出预测后,您将看到一个名为“ Action”的绿色按钮。单击该按钮时,有多种选择:

  • 在Google搜索您的预测
  • 在Wikipedia中搜索您的预测
  • 报告错误的预测

 SeeMe.ai 后续行动

当您上传训练有素的模型时,SeeMe.ai会自动将其转换为 ONNX 核心ML ,即使您处于离线状态,也可以在设备上安装和使用AI模型。此功能当前处于预览状态。

当可以安装该模型时,您将在右上方看到安装按钮:

 SeeMe.ai 离线安装模型

安装后,您仍然可以在使用离线或在线版本的模型之间进行切换:

 SeeMe.ai 在在线和离线模型之间切换

上面的屏幕截图全部在iOS上拍摄,但是在 安卓 所有这些功能的工作方式相似,但有一个例外:Android离线模型仍在开发中。

分享你的模型

测试完模型后,就可以与朋友分享模型了。

Go back to the home page, 和 click the edit icon.

 SeeMe.ai 编辑您的模型

您将转到模型详细信息屏幕:

 SeeMe.ai 模型的详细信息

您可以在此处输入其他人的电子邮件地址来邀请他们。

受邀后,他们将收到一封电子邮件,以进行注册(如果该电子邮件尚未与帐户关联)或通知他们与您共享的模型。

价钱

有关定价的详细信息,请检查 定价页面 .

状态页

SeeMe.ai 当前(和有限的过去)状态的概述,包括我们的网站,Web应用程序和API: 状态页 .

支持/反馈

对于反馈,问题或疑问,只需发送电子邮件至 [电子邮件  protected].