读芯术■实操指南：用谷歌AutoML构建图像分类模型( 三 )
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云端模型展示了一个简单易用的API ， 能够以此上传一个简单的JSON对象 ， 然后收到一组预测和概率 。 对于笔者来说 ， 这是完美的集成API ， 简洁又便利 。
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可以直接在浏览器中使用API并检查结果 。 笔者从训练数据集中上传了一些脸部照片 ， 看起来模型运行得很不错！总体而言 ， 如果能负担得起后台运行云实例的费用 ， 使用API还是很便捷的 。部署边缘模型 对于边缘模型部署 ， 下载模型的办法有很多 。 每个选项都非常强大：
· TF Lite：支持在移动设备上运行模型
· TensorFlow.js：支持在网页浏览器上运行模型
· Core ML：支持在苹果设备上运行模型
· 容器 (Container)：支持在docker容器中运行模型（十分适合网页服务器）
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注意：该模型无需上传图片至服务器 ， 整个过程在本地运行！
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来源：Pexels
总的来说 ， 谷歌AutoML在构建图像分类模型上简单易用而且非常高效 。下一次 ， 我们再尝试看看其他云供应商 ， 看看他们孰优孰劣吧！
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