Despliegue de modelos Deep Learning: Flask, heroku, Postman

Entrenarás modelos de Deep Learning con Keras
Generarás una aplicación en Flask y un front-end en HTML para el modelo
Desplegarás en un entorno cloud de Heroku la aplicación
Entrenarás modelos de Deep Learning con Keras
Generarás una aplicación en Flask y un front-end en HTML para el modelo
Desplegarás en un entorno cloud de Heroku la aplicación
En este proyecto aprenderás acerca del despliegue de modelos Deep Learning en producción, utilizando herramientas como Flask, heroku y Postman.
Postman
Heroku
Despliegue de modelos
Flask
keras
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Proceso para crear aplicaciones con modelos de Deep Learning integrados
Crear el modelo de Deep Learning con Keras
Desarrollo del código de puesta en producción
Ejercicio práctico. Desarrollo del modelo de Deep Learning
Fundamentos de Flask
Desarrollo la API y llamada desde Postman
Desarrollo la API y llamada desde Python
Ejercicio práctico. Desarrollo de la API y llamada desde Python
Desarrollo del front-end y desarrollo de la aplicación final
Despliegue en Heroku
Ejercicio práctico. Desarrollo de la aplicación definitiva y despliegue en Heroku
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.
Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.