创建一个Web应用程序以与机器学习生成的图像标题进行交互

时间:2019-03-04 18:35:42 阅读:8次
摘要
IBM Model Asset eXchange(MAX)的推出使得没有数据科学经验的应用程序开发人员可以轻松访问预构建的机器学习模型。此代码模式显示了创建使用MAX模型的Web应用程序的简单程度。 Web应用程序使用MAX中的图像标题生成器创建一个简单的Web UI,使您可以根据模型给出的描述过滤图像。
描述
根据IBM的研究,每天创建2.5个五十亿字节的数据。很多数据都是非结构化数据,例如大文本,录音和图像。要对数据执行有用的操作,必须先将其转换为结构化数据。
此代码模式使用Model Asset Exchange(MAX)中的一个模型,这是一个开发人员可以找到并试验开源深度学习模型的交换。具体来说,它使用图像标题生成器创建一个Web应用程序,可以对图像进行标题,并允许您过滤基于图像的图像内容。 Web应用程序提供了一个交互式用户界面,该界面由使用Tornado的轻量级Python服务器支持。服务器通过UI接收图像,将它们发送到模型的REST端点,并在UI上显示生成的标题。使用MAX上提供的Docker镜像设置模型的REST端点。 Web UI显示为每个图像生成的标题以及交互式文字云,以根据标题过滤图像。
完成此代码模式后,您将了解如何:
使用REST端点部署深度学习模型
使用MAX Model的REST API为图像生成标题
运行使用模型的REST API的Web应用程序

服务器将默认图像发送到Model API并接收字幕数据。
用户与包含默认内容的Web UI交互并上载图像。
Web UI从服务器请求图像的标题数据,并在返回数据时更新内容。
服务器将图像发送到Model API并接收字幕数据以返回到Web UI。
说明
准备好使用这个代码模式了吗?有关如何开始运行和使用此应用程序的完整详细信息,请参见自述文件。
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