Вторник, 23 Января 2024

Прошел второй урок из курса фаст аи первой части. Изучил деплоймент модели

Тут можно найти ноутбук который я сделал на кагле, пока изучал урок. Там покрывается скачивание картинок, обучение сети и экспорт обученой модели. Классификатор по картинке определяет это морковь, банан или картошка.

Сеть претренерована использует resnet18 в качестве бейса, я же добавил хэд классификатор.

Сделав модель, я загрузил ее на хагинг фейс, используя градио, теперь с ней можно поиграться тут. Там же можно посмотреть код интеграции с градио

Также, модель с хагинг фейса можно использовать через апи (да, обычный фетч в javascript). Тут есть примеры как сделать интеграцию

Довольно интересно изучать как делать классификацию картинок. В обучающей выборке было довольно много левых картинок, вроде марковных пирогов вместо моркови, картофельных пирогов, картинок с текстом про морковь и качество классификации полчилось среднее, но посыл ясен и понятно как улучшать, лучше картинки на вход, лучшая классификацию на выходе

Далее продолжу изучать фаст ии, перейду к третьей лекции первой части. Паралельно буду изучать кагл курсы по тайм сириес