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1训练好的模型咋落地?平台部署API一步搞定 #创作者中心 #创作灵感 Uemi一站式AI平台「新增DL预测API接口」操作流程解析 这组图片完整演示了在Uemi平台创建深度学习(DL)预测API接口的全流程,核心是将已训练的分类模型封装为可调用的API,具体步骤如下:   一、 进入API配置入口 1. 路径选择:从顶部导航栏进入「节点管理」,再选择左侧菜单的「DL预测API接口」。 2. 触发新增:在API列表页面,右键点击空白处并选择「新增」,进入配置界面。 二、 基础信息配置 在「基本信息」标签页中完成核心参数的选择与填写: - API名称:自定义标识,例如图中的「DL分类测试API」。 - 预测节点:选择本地节点 127.0.0.1 ,表示API部署在当前服务器。 - 迭代次数:选择训练效果最优的轮次,图中选用了第40轮(训练集F1分数0.9963)。 - 模型类型:根据任务选择「分类」或「回归」,此处为分类任务。 - AI框架名称:选择模型对应的训练框架,图中选择 torch (PyTorch)。 - 模型主任务/子任务:关联已完成的训练任务,系统会自动关联对应模型文件。 - GPU启用:勾选「使用GPU」可提升预测性能(需服务器具备GPU硬件)。 三、 模型版本选择 切换到「验证结果评估」标签页: 1. 评估指标参考:通过折线图与表格,查看不同迭代次数下的精准率、召回率、F1分数,选择泛化能力最优的版本(图中第40轮在验证集与测试集上表现稳定)。 2. 选定模型:右键点击目标迭代次数的记录,选择「选用」,系统会自动填充该版本的模型文件路径到「API参数」中。 四、 保存并生成API 1. 参数确认:检查「API参数」中的模型文件路径、框架配置是否正确。 2. 保存接口:点击「保存」按钮,系统提示「添加成功」,新的API接口将出现在列表中,状态为 INIT (初始化完成后即可调用)。   核心价值 该流程的作用是将离线训练的深度学习模型快速转化为在线API服务,支持业务系统通过接口调用模型进行实时预测,实现从模型训练到落地应用的闭环。#深度学习 #AI #软件
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