内容简介:微软宣布提供对 Cognitive Services 的容器支持,允许在任何地方使用机器学习功能,无论是在云端、边缘还是自有。借助 Azure Cognitive Services,企业可以使用各种认知功能,如视觉、语音和文本处理,而无需专门的数据科学家。通过将预构建的模型部署为 Docker 容器来实现容器化,可以运行任何支持 Docker 的地方。微软表示将密切关注谷歌推出的 Kubeflow Pipelines,后者通过 Kubernetes 容器为机器学习提供支持。看来,这些服务专注于为 ML 平
微软宣布提供对 Cognitive Services 的容器支持,允许在任何地方使用机器学习功能,无论是在云端、边缘还是自有。借助 Azure Cognitive Services,企业可以使用各种认知功能,如视觉、语音和文本处理,而无需专门的数据科学家。
通过将预构建的模型部署为 Docker 容器来实现容器化,可以运行任何支持 Docker 的地方。微软表示将密切关注谷歌推出的 Kubeflow Pipelines,后者通过 Kubernetes 容器为机器学习提供支持。看来,这些服务专注于为 ML 平台奠定基础,让企业和开发人员能够利用 ML 和 AI 带来的实际价值,这是合乎逻辑的。
(来源: https://venturebeat.com/2018/11/24/before-you-launch-your-machine-learning-model-start-with-an-mvp/)
由于 Azure Cognitive Services 现在可以在容器中运行,因此不再需要将这些模型的数据发送到 Azure,因为它们现在可以在任何云端或边缘运行。由于数据不一定要离开内部部署环境,因此还可以处理由于隐私或法规限制而无法在 Azure 中使用的数据。此外,涉及大量数据加载的场景(在云端处理要么太昂贵或耗时太久)现在也能够在边缘处理,同时可以利用 Cognitive Services 的强大功能和 Docker 容器的扩展性。Azure AI 副总裁 Eric Boyd 确认了该声明:
有了容器支持,无论数据驻留在何处,客户都可以使用 Azure 的智能 Cognitive Services 功能。这意味着客户可以执行面部识别、OCR 或文本分析操作,而无需将其内容发送到云端。他们的智能应用程序是可移植的,并且具有更高的一致性,无论它们是在边缘还是在 Azure 中运行。
目前,Azure 的 Cognitive Services 中有五个是通过容器提供的,预计稍后会有更多。
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通过计算机视觉服务识别文本,从其他对象的图像中提取文本。
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通过面部服务识别面部,从图像中检测面部并识别性别和年龄等各种属性。此外,此服务还可以比较面孔并确定它们是否属于同一个人。
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关键词检测,通过文本分析服务,从短语中提取要点。
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语言检测,通过文本分析服务在给定文本中检测多达 120 种不同的语言。
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情感分析,通过文本分析服务确定文本是否具有正面或负面情绪。
要在容器中使用 Cognitive Services,请注册面部和文本识别服务,或立即开始使用其他服务。这些镜像可以从 Microsoft Container Registry 或 Docker Hub 获得,在拉取之后,可以在 Docker 环境中配置和使用它们。
最后,需要注意的是,在使用容器化服务时,即使它们没有将任何已处理的数据发送到 Azure,在启动时和启动之后仍然需要定期进行连接。用于计费的指标通过这个连接发送给 Azure,使用 Azure 或容器映像的成本是一样的。
查看英文原文:
https://www.infoq.com/news/2018/11/cognitive-services-containers
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