Mo人工智能平台
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Mo人工智能平台

Mo是一个人工智能平台,旨在为初学者和专业人士提供高质量的AI学习课程和开发环境。

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Mo是一个人工智能平台,旨在为初学者和专业人士提供高质量的AI学习课程和开发环境。它是由浙江大学校长、中国工程院副院长潘云鹤院士发起的“智海”新一代人工智能科教平台的核心组成部分。Mo平台的特点如下:

  • 支持离线训练和简单部署。开发环境提供高效能GPU并支持离线训练模型,可将模型部署封装,方便查询与复用。
  • 低门槛在线模型开发。基于微服务架构的JupyterLab集群,支持模块重用的前端开发环境、GPU与离线训练。
  • 交互式在线学习。提供高质量的AI学习课程和开发环境,初学者可以跟着教学视频和文档进行代码实战。

Mo平台的开发者支持生态系统,提供了多种开发者支持工具,如Mo-Tutor手把手沉浸式教学模式,理论与实操相结合,助力高效学习。Mo平台还有一个社区,可以与其他开发者分享知识和经验。
Mo平台还提供了部署模型的功能。具体步骤如下:

  1. 新建一个项目,在工作台中新建一个项目并进入开发页面,要部署的话,一定是选择新建项目。在当前新建的项目中,点击左侧Files,显示了当前工作目录下的文件和文件夹。
  2. 在results文件夹中创建一个文件夹,用于存放模型与checkpoints。其中的tb_results用于当使用TensorBoard功能时存放可视化数据。
  3. 将训练好的模型文件保存到results文件夹中。
  4. 在Mo平台上创建一个新的API,并将其绑定到刚刚创建的项目上。
  5. 在API中添加一个新的endpoint,将其绑定到刚刚创建的模型文件上。
  6. 在endpoint的配置页面中,将模型文件的路径设置为刚刚保存模型的路径。
  7. 在endpoint的配置页面中,设置输入和输出的格式。
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