IBM Developer 上的 Model Asset Exchange 简介

Question

查找适用于常见应用领域的免费、开源且最先进的深度学习模型

IBM Developer 上的 Model Asset eXchange (简称 MAX) 支持开发者在其中查找和使用适用于常见应用领域（如文本、图像、音频和视频处理）的免费、开源且最先进的深度学习模型。精选列表提供了丰富的可部署（现成）模型和可训练（使用前定制）模型。

可部署的深度学习模型

MAX 上的可部署深度学习模型已经过研究、评估、预训练和封装，且已作为 Docker 容器镜像发布到 Docker Hub 上，可随时通过 Kubernetes 部署到本地或云环境中。

每个模型提供的 Docker 镜像都实现了一项微服务，用于公开一个 REST-API，应用程序（或其他服务）通过调用该 API 来使用其中封装的深度学习模型。

在以下示例中，Web 应用程序将调用 Object Detector 微服务并提供图像作为输入。此微服务将处理图像，调用模型，对输出进行后处理，并采用应用程序友好的 JSON 格式向调用者返回结果（“在图像中识别的对象”）。

调用者不需要了解为服务提供支持的深度学习模型、用于实施和运行模型的框架或者原生模型输入或输出，因为微服务会隐藏这些详细信息。

浏览可部署模型

在 Model Asset Exchange 中，可以按领域过滤可部署模型（对音频内容进行分类、对视频内容进行分类和识别图像中的实体），深入了解模型（底层研究、训练数据集和许可信息），试验模型（无需安装任何程序），并浏览部署和定制选项。

Object Detector 是一个热门模型。

许多模型都包含说明如何在 物联网( IOT ) 应用程序、 无服务器应用程序 或 web 应用程序(如此 Code Pattern)中使用它的示例。

可训练的深度学习模型

点击链接学习 训练模型。在基于 IBM 云的 Watson Machine Learning 服务的帮助下使用您自己的数据。要了解 Model Asset Exchange 的更多信息，查看 Model Asset Exchange 入门教程。其中详细介绍了本地环境中的模型微服务部署过程，并概括了如何通过 Web 应用程序使用此服务。