Deploying a Pytorch Computer Vision Model API to Heroku

提供:
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Build a PyTorch computer vision model REST API with Flask.

Deploy PyTorch computer vision model REST API to Heroku.

2 hours
中級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
英語
デスクトップのみ

Welcome to the “Deploying a Pytorch Computer Vision Model API to Heroku” guided project. Computer vision is one of the prominent fields of AI with numerous applications in the real world including self-driving cars, image recognition, and object tracking, among others. The ability to make models available for real-world use is an essential skill anyone interested in AI engineering should have especially for computer vision and this is why this project exists. In this project, we will deploy a Flask REST API using one of Pytorch's pre-trained computer vision image classification models. This API will be able to receive an image, inference the pre-trained model, and return its predicted classification. This project is an intermediate python project for anyone interested in learning about how to productionize Pytorch computer vision models in the real world via a REST API on Heroku. It requires preliminary knowledge on how to build and train PyTorch models (as we will not be building or training models), how to utilize Git and a fundamental understanding of REST APIs. Learners would also need a Heroku account and some familiarity with the Python Flask module and the Postman API Platform. At the end of this project, learners will have a publicly available API they can use to demonstrate their knowledge in deploying computer vision models.

あなたが開発するスキル

  • Machine Learning

  • Python Programming

  • pytorch

  • Machine Learning Deployment

  • Computer Vision

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Import all the necessary libraries.

  2. Build a PyTorch computer vision model REST API with Flask.

  3. Build a simple flask web server.

  4. Test out PyTorch computer vision model REST API localhost end point.

  5. Deploy PyTorch computer vision model REST API to Heroku

  6. Test out PyTorch computer vision model REST API Heroku end point.

  7. Capstone Practice

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。

ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。

ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。

ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。

ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。

ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。

ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。

はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。

分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。