Taller "Machine Learning as a Service (MLaaS): Sirviendo soluciones inteligentes" para el PythonDay México 2018 en Guadalajara.
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Taller: Machine Learning as a Service (MLaaS): Sirvendo soluciones inteligentes
Tallerista: Rodolfo Ferro
Twitter: @FerroRodolfo
Contacto: https://rodolfoferro.xyz
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MLaaS

Machine Learning as a Service (MLaaS): Sirvendo soluciones inteligentes

En este taller se creará un servicio que utilice algún modelo de aprendizaje de máquina entrenado, a través de una REST API. Todo ello con el poder de Keras, Tensorflow, NumPy, Pandas y Flask.

La idea será introducir lo que es MLaaS y entrenar una red neuronal para resolver algún problema específico utilizando Keras y Google Colab, tras esto, guardar los pesos entrenados para cargar la arquitectura de manera local y montar el sistema a través de una API construida con Flask.

Para este taller se necesitan conocimientos intermedio-avanzados sobre programación en Python, sobretodo con el uso de paquetería científica (NumPy, Pandas y de ser posible Flask y Keras). Parte de los objetivos es que posterior al taller se cuente con material y conocimientos para poder desarrollar modelos de IA como servicio; con Python, por supuesto. Para el taller se proporciona código base para a partir de ahí montar el servicio.

Slides: ¡Click aquí!

⚙️ Instalación

La versión más reciente de Anaconda (3.7) con Python >= 3.6 va a ser requerida. Trabajaremos utilizando un entorno de Anaconda para este taller.

Para crear el conda env e instalar los requerimientos sólo clona el repo:

# Clona el repo de GitHub:
git clone https://github.com/PythonDayMX/MLaaS.git
cd MLaaS

Y corre lo siguiente:

# Crea el entorno de Anaconda:
conda env create -f environment.yml

Para activar/desactivar el entorno:

# Activar entorno:
conda activate MLaaS

# Desactivar entorno:
conda deactivate

Para el entrenamiento del modelo de IA, estaremos trabajando en Google Colab, donde puedes acceder a notebooks en línea para crear y entrenar modelos en la nube.

Puedes importar todos los notebooks directamente a Colab en la sección de GitHub a través del link a este repositorio: https://github.com/PythonDayMX/MLaaS

👾 Contenido

El repositorio y taller están autocontenidos, a través del notebook MNIST - CNN Model.ipynb dentro de la carpeta code que contiene todo el código a desarrollarse durante el taller, además de incluirse un modelo pre-entrenado y un conjunto de imágenes utilizadas en el notebook.


SOBRE EL USO DE INFORMACIÓN TOTAL O PARCIAL: 🔐

  • Estos documentos fueron originalmente creados por el autor.
  • Cualquier uso de estos documentos o sus contenidos están permitidos a través de la licencia provista y sus condiciones.
  • Para cualquier aclaración, puedes contactar al autor: https://rodolfoferro.xyz/

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