Skip to content

Latest commit

 

History

History
32 lines (22 loc) · 2.63 KB

README.md

File metadata and controls

32 lines (22 loc) · 2.63 KB

Домашняя работа к занятию “Deply ML”

Цель задания

Закрепить полученные знания и научиться настраивать PyTorch посредством настройки окружения и проведения обучения модели c использованием torchserve-dashboard

Задание:

  1. Устанавливаем и настраиваем conda либо python3
  2. Устанавливаем и настраиваем torchserve через pip3 либо conda
  3. Устанавливаем и настраиваем torchserve-dashboard через pip3 либо conda
  4. Загружаем обученную модель: wget https://download.pytorch.org/models/densenet161-8d451a50.pth
  5. Заархивируйте модель с помощью архиватора моделей.
  6. Стартуем сервер из под torchserve-dashboard с параметром --config_path ./torchserve.properties --model_store ./model_store --server.port 8501 -- --config_path ./torchserve.properties

Домашнее задание выполните в файле readme.md в github репозитории.

Результат:

В личном кабинете отправьте на проверку ссылку на .md-файл в вашем репозитории. Приложите:

  • файл readme.md с выполненным заданием в репозитории Github
  • Скриншот запущенного Torchserve Management Dashboard с запущенным сервером

Также вы можете выполнить задание в Google Docs и отправить в личном кабинете на проверку ссылку на ваш документ. Название файла Google Docs должно содержать номер лекции и фамилию студента. Пример названия: "1.2. Docker — Товаркин Мананаж" Перед тем как выслать ссылку, убедитесь, что ее содержимое не является приватным (открыто на комментирование всем, у кого есть ссылка). Если необходимо прикрепить дополнительные ссылки, просто добавьте их в свой Google Docs.

Инструменты:

Образы для работы - https://github.com/cceyda/torchserve-dashboard https://github.com/pytorch/serve

Любые вопросы по решению задач задавайте в чате Slack.