Как решить классификацию медицинских выписок с помощью машинного обучения и опубликовать модель и панель мониторинга данных для следующего Введение Это решение демонстрирует, как обучить и развернуть предварительно обученную модель Huggingface в AWS SageMaker , а также опубликовать панель мониторинга AWS QuickSight , которая визуализирует производительность модели по сравнению с проверочным набором данных и исследовательский анализ данных для предварительно обработанного..

HuggingFace чрезвычайно упростил запуск моделей машинного обучения в Python. Но что, если вам нужно запустить эти модели на Java? Простое решение — поставить службу Python и сделать HTTP-запрос из Java. Но иногда вы не можете отправлять HTTP-запросы к службам. Следовательно, как вы можете запустить модель прямо в Java? Вы можете использовать Deep Java Library ( https://djl.ai/ ) и Open Neural Network Exchange ( https://onnx.ai/ ), чтобы добиться желаемого. В этом посте я приведу..