使用 ONNX 實作深度學習模型跨框架轉換與佈署
本文介紹了使用 ONNX 將深度學習模型從一個框架（如 PyTorch）轉換到另一個框架（如 TensorFlow）的方法，以及如何利用 LangChain 和 MLOps 簡化模型開發和佈署流程。文章涵蓋了 ONNX 的基本概念、使用方法、運運算元以及模型建立、
模型佈署
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PyTorch 模型除錯與生產環境佈署
本文探討 PyTorch 模型除錯技巧，涵蓋資料載入最佳化、GPU 記憶體管理以及使用 py-spy 檢測效能瓶頸。文章同時提供生產環境佈署，包含 Flask 服務搭建、Docker 容器化和 Kubernetes 佈署策略，最後示範如何構建一個根據 ResNet 的影像分類別服務，並說明如何透過 HTTP 和
使用 ONNX 與混合精確度技術最佳化 PyTorch 模型訓練及佈署
本文介紹如何使用 ONNX 進行 PyTorch 和 TensorFlow 模型的序列化、轉換與驗證，並探討混合精確度訓練技術的應用與模型佈署策略，涵蓋 Flask 與 ngrok 的使用方法，最後簡述 Gradio 建立機器學習網頁應用的流程。
機器學習模型比較評估與佈署監控
本文比較評估了三個機器學習模型迭代版本，分析其效能與推薦方法，並探討了模型佈署與監控策略。重點關注第三版模型，該模型使用可解釋特徵，並藉助LIME生成編輯建議。文章也涵蓋了生產環境中的挑戰、佈署方法、平台選擇以及建立健全生產環境的策略，最後強調模型監控的重要性以及最佳實踐。
自動化機器學習 AutoML 技術與模型佈署策略
本文探討自動化機器學習（AutoML）技術，涵蓋其流程、優缺點、應用場景以及模型佈署策略。從資料預處理、模型選擇到模型訓練與評估，AutoML 簡化了機器學習流程，提升效率。文章也深入探討 A/B 測試方法，包含 t 檢定、標準誤差計算、p 值計算等，以及多重測試的風險與解決方案。此外，Uplift Modeling