データサイエンティストのためのSKIL | Skymind

データサイエンティストのためのSKIL

Skymindはデータサイエンスに必要なサポートを提供します。

モデルの導入

Skymind Intelligence Layer (SKIL)はTensorflow、Keras、scikit-learnなどの様々なライブラリを利用し、オリジナル構成モデルと既にトレーニングされた
モデルのルーチン導入を提供します。

対応しているフォーマット

ワークフローの自動化

SKILは、幅広く使用されているデータサイエンスやビッグデータのツールへのコネクタを搭載しているため、データサイエンスとITの間をつなぎ、製品化までの
時間を短縮することができます。

モデルの管理

          import skil_client
          uploads = client.upload("tensorflow_rnn.pb")
          new_model = DeployModel(name="recommender_rnn", scale=30, file_location=uploads[0].path)
          model = client.deploy_model(deployment_id, new_model)
          ndarray = INDArray(array=base64.b64encode(x_in))
          input = Prediction(id=1234, prediction=ndarray, needsPreProcessing=false)
          result = client.predict(input, "production", "recommender_rnn")
        

分散学習

  • SKILはCPU又はGPUクラスタの規定とモデルトレーニングをオーケストレート。
  • 組み込みのリソーススケジュールでコンピュートリソースを最大限に高める。

モデル履歴のサーバー

  • モデルのパフォーマンスを時間の経過とともに追跡し、データシフトを監視。
  • A/Bテスト、監査、監視で最も性能の高いモデルを発見。

推論, 推測, 推定

  • RESTによるリアルタイムでの推論またはSparkによるバッチ推論をサポートします。
  • クリックひとつでモデルの更新を
    展開。

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